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Enregistrement W91219689 · doi:10.1038/npre.2008.1798.1

Implications of uncertainty for Canada’s commercial hunt of harp seals (Pagophilus groenlandicus)

2008· preprint· en· W91219689 sur OpenAlexaboutno aff
Russell Leaper, J. Matthews

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Fund for Animal Welfare
Mots-clésInterimPopulationPopulation modelRobustness (evolution)Environmental scienceRisk analysis (engineering)HARPEnvironmental resource managementNatural resource economicsBusinessGeographyBiologyEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Canadian government's current management procedure for harp seals is described by Fisheries and Oceans Canada as using the Precautionary Approach. Employing a similar underlying population model, we simulated the effects of uncertainty involving bias in estimates of human induced mortality, natural mortality, and pup production estimates as a set of robustness trials. Our results indicated that for the range of annual total allowable catches (TAC) considered and set for Canada’s commercial harp seal hunt (250,000 – 350,000), there were plausible circumstances under which the government's management procedures failed to meet their own conservation objectives. By contrast, a precautionary management regime should be robust to such levels of uncertainty. For some scenarios the current management strategy, although not fully specified, is likely to maintain a high TAC despite a declining population. In particular, once a high TAC has been set, the assessments are unlikely to provide the necessary evidence that the TAC should be reduced until the population is at a low level. Hence there is a substantial risk that the population may be depleted below the ‘minimum’ (N50) and ‘critical’ (N30) population reference points. There is a need for a management procedure based on risk analysis to be fully specified and tested. In the interim, reducing TACs to within limits calculated from a well-established precautionary procedure, such as Potential Biological Removal, would be a step towards more precautionary management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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