An Integrated Population Model for St. Lawrence Estuary Belugas (Delphinapterus leucas)
Notice bibliographique
Résumé
St. Lawrence Estuary (SLE) belugas are a relict population from the Wisconsin glaciation that probably numbered 10,000 or more in the mid-1800s. As a result of intensive harvests starting in the 1700s, combined with environmental degradation, the population was greatly reduced by the 1980s, leading to their classification as ‘Endangered’ by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada in 1983 and to the implementation of a series of programs to monitor the health, demography and dynamics of the population. SLE beluga are exposed to multiple stressors, including environmental contaminants, prey reductions, toxic algal blooms, vessel noise, and various other risk factors. We compiled available data sets on abundance trends, mortality patterns, cause of death and age structure, and used these data to develop and fit an integrative population model (IPM) with the aim of assessing the current status and trends of the SLE beluga population, estimating the risk of quasi-extinction under different scenarios, and identifying new recovery targets for this endangered population. The process model consisted of a stage-structured projection matrix model that incorporated age and sex differences in survival and reproduction. We used Bayesian hierarchical methods to estimate time and density varying vital rates by simultaneously fitting to aerial survey data (from visual and photo-based methods), data on the age structure of the living population and the death assemblage (based on age estimation of stranded carcasses) and cause-of-death analyses of the relative frequencies of natural mortality, harvest mortality, and dystocia/postpartum mortality of adult reproductive females. We found evidence for increased density-dependent (DD) and density independent (DiD) mortality over the 20th century that prevented rebound of the population after the cessation of human harvest in 1979. Our model results showed complex patterns of age and sex specific mortality trends over recent decades: for example, DiD hazards affecting older animals declined between 2010-2018, possibly reflecting reduced cancer rates associated with lower contaminant exposure, resulting in an increasing trend in abundance. In contrast, DD mortality of calves increased over that period, along with dystocia/postpartum mortality of pregnant females, with the result that the proportion of young animals in the living population decreased while the proportion of young animals in the death assemblage increased. These demographic shifts, combined with an uptick in DiD hazards after 2018, caused abundance trends to stabilize after 2018 and possibly begin to decline, although the higher level of uncertainty typical of the end of a time series makes the current trend uncertain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».