Estimated population abundance and probability of population decline for Northern Hudson Bay narwhal (Monodon monoceros)
Notice bibliographique
Résumé
Narwhal are an important subsistence harvest species for Inuit communities. The Northern Hudson Bay (NHB) population is spatially and genetically distinct from other populations of narwhal in Canada and Greenland. The NHB narwhal population has been assessed through periodic aerial surveys from 1981 – 2018. Survey estimates in 1982 and 2000 were negatively biased, as they did not factor in perception bias and were conducted and analyzed using different protocols. The 2011 and 2018 surveys addressed these biases. As a result, the 1982 and 2000 survey estimates were adjusted prior to population trend analysis using ratios that were calculated by re-analysing the 2011 survey data using methods similar to those applied in 1982 and 2000. To estimate the population trajectory and predict future population trends under various harvest scenarios, a Bayesian population model was fit to these four fully-adjusted aerial survey estimates and harvest data from 1951 – 2018. The preferred model resulted in a 2019 population estimate of 14,377 (95% CI 10,265 – 20,370), and an estimated starting population of 7,164 (95% CI 1,447 – 19,155) in 1951. Using a risk-based model approach to estimate the probability of population decline over 10 years, the model predicted a 0%, 20%, 40%, 50%, 60%, 80%, and 100% probability of decline with annual harvest quotas of 0, 63, 83, 93, 108, 173, and 450 narwhal per year. The incorporation of the updated 2018 survey estimate and the adjustment of past survey estimates provides greater confidence in the model results and, thus, in the risk-based approach for assessing harvest levels. The 2019 modelled estimated abundance was robust to input parameters in a series of model runs. Potential Biological Removal (PBR) was also calculated for the 2019 abundance estimate from the model and resulted in a removal threshold of 188 whales annually and a Total Allowable Landed Catch (TALC) of 151 narwhal. The risk-based approach considers the probability of population decline at different harvest levels, while the PBR inherently aims to keep the population at the maximum net productivity level (MNPL), which may result in a population decline if the population is already at or above MNPL. Management goals should be well defined to determine whether a PBR or a risk-based model approach is more appropriate for the NHB narwhal population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».