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Enregistrement W7133279144

Cumulative effects assessment for West Coast transient population of Bigg’s Killer Whale in the Northeast Pacific

2025· other· en· W7133279144 sur OpenAlexaboutno aff
C. C. Murray, L. C. Hannah, J. C. Nelson, J. R. Towers, S. Vagle, T. M. Brown, S. Tucker, T. Doniol-Valcroze

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecundityCarrying capacityPopulationPopulation modelCumulative effectsPredationThreatened speciesAbundance (ecology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The West Coast Transient (WCT) population of Bigg’s Killer Whales (BKW) was listed as Threatened under the Species at Risk Act in 2003 and is vulnerable to the cumulative effects of human threats. The current understanding of threats (reduced prey availability, acoustic and physical disturbance, and contaminants), threat interactions, and potential impacts to fecundity and mortality were summarized in a Pathways of Effects (PoE) model that includes 16 pathway linkages from threats and threat interactions to effects on WCT fecundity and mortality. Sufficient knowledge and data were available to quantify eight of the pathway linkages in the PoE model and include them in a population viability analysis (PVA) model. Using the most recent available data, the PVA model quantified impacts of threats on the population parameters of the Canadian Salish Sea subset of the WCT. The impacts of individual and cumulative threat scenarios on the modelled population were compared to the observed population demographics to define a model that best captured real-world dynamics. The cumulative model incorporating all threats simulated a population abundance trend that included the observed abundance within the 90% distribution of model simulations. The final model included impacts of prey availability on the population carrying capacity, vessel noise masking of prey sounds, vessel strikes, and PCB contamination. Sensitivity analysis demonstrated the importance of prey availability for the model results, as a result of the direct effect on carrying capacity and interactions with noise and contamination. The cumulative effects PVA model projected continued increase in the modelled population to the carrying capacity, with the rate depending on the trend in the prey populations, indicating that the current threat levels are unlikely to limit population growth. There are knowledge gaps in our understanding of the WCT population of Bigg’s killer whales compared to the better studied fish-eating resident killer whale populations. Building a quantitative population model for the WCT population required higher effort in scoping, population data analysis, and threat quantification than for resident killer whales (RKW). In particular, the impact of acoustic disturbance remains a significant knowledge gap for WCT. The PoE model and the quantitative sub-model explicitly identified knowledge and data gaps and needs for future research that can inform the next iteration and reduce uncertainty. Uncertainties and assumptions inherent in the conceptual PoE model and quantitative PVA model have been described in the document. The cumulative effects model for WCT advances the field and provides a valuable tool that can be used to examine scenarios of mitigation and management for the continued recovery of the 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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