Harbour Seal (Phoca vitulina vitulina) haulout behaviour and correction factors for aerial surveys conducted in Atlantic Canada from 2019 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Aerial surveys were conducted between 2019-2021 to estimate the abundance and distribution of harbour seals (Phoca vitulina vitulina) throughout Atlantic Canada: coastlines of the St. Lawrence Estuary and Gulf of St. Lawrence, the Bay of Fundy, southwest Nova Scotia, Eastern Shore and Cape Breton, as well as the Newfoundland and Labrador Shelves. These surveys were conducted in favourable conditions, during the pupping period of harbour seals, except in some areas of Newfoundland and Labrador Shelves where the survey was conducted during the moulting period. To account for animals not available to be counted during aerial surveys (i.e., at sea), haulout correction factors were calculated from: 1) data collected via satellite telemetry deployments on harbour seals in the St. Lawrence Estuary; and 2) published literature values. Twelve harbour seals (combination of adults or juveniles, and pups) were instrumented with satellite transmitters in the St. Lawrence Estuary, providing data on their haulout behaviour during the survey period (May 15-June 30, 2022). Haulout periods were identified from the transmitted hourly percent dry timelines. The proportion of the population hauled out at any given time during the survey window was estimated using a bootstrap approach, which corrected for the unbalanced sex-age sample of tagged animals. This method estimated that a proportion of 0.33 (95% CI: 0.09-0.60) of the harbour seal population was hauled out on average at any given time during survey-like conditions, corresponding to a mean correction factor of 3.0 (CV: 41.7%). When combined with published pupping correction factors in the Northwest Atlantic (range: 2.30-2.58), the weighted mean of the proportion hauled out was 0.39 (95% CI: 0.27-0.52) for a correction factor of 2.55 (CV: 16.02%). For parts of Newfoundland and Labrador Shelves surveyed during the moulting period, we calculated a weighted proportion hauled out of 0.61 (95% CI: 0.50-0.71) from published literature estimates, corresponding to a correction factor of 1.64 (CV: 8.67%). The bootstrap framework developed for this analysis of haulout behaviour from satellite telemetry data provides an important way forward in capturing behavioural variability and generating correction factors for aerial surveys. Additional tagging effort in different regions and across multiple years would be required to provide correction factors for harbour seals that reflect local conditions and thereby improve estimates of abundance and the associated uncertainty.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».