Contrasting Population Trends at Two Razorbill Colonies in Atlantic \nCanada: Additive Effects of Fox Predation and Hunting Mortality? * \nComparaison de la tendance de deux colonies de Petits Pingouins dans les \nprovinces de l’Atlantique : la prédation par le renard et la mortalité par \nla chasse ont-elles un effet cumulatif?
Bibliographic record
Abstract
We developed a stochastic, stage-based, matrix-projection population model to assess population viability and estimate the impact of mortality caused by hunting, illegal and incidental to the murre (Uria sp.) hunt, and fox (Alopex lagopus) predation on Razorbill (Alca torda) populations breeding on the Gannet Islands, Labrador, the “affected” population, and Machias Seal Island, New Brunswick, the “unaffected” population. We estimated the potential population growth rate in the absence of anthropogenic mortality sources by using juvenile survival estimates from the relatively unaffected Machias Seal Island Razorbill population. We used data collected on fox predation on the Gannet Islands from 1978–2009 to estimate the change in productivity as a result of fox presence. The intrinsic growth rate (λ) of the stochastic matrix based on vital rates from the Gannet Islands was 0.957±0.008 and 1.058±0.005 for Machias Seal Island. Hunting mortality reduced the predicted Gannet Islands population growth rate by 0.033, while fox predation reduced population growth rate by 0.017. These sources combined reduced the baseline population growth rate by 0.050. According to our model, the Razorbill population on Machias Seal Island appears to be growing rapidly. In contrast, the Gannet Islands population may decline, likely because of hunting. However, oceanographic differences between the two areas and uncertainty regarding dispersal behavior in this species may also contribute to the disparity between populations. Based on our findings, we make several recommendations for the conservation and management of Razorbills in Atlantic Canada. * \nRésumé \nNous avons développé un modèle stochastique matriciel afin d’évaluer la viabilité des populations et d’estimer l’impact de la mortalité attribuable aux prises illégales ou accidentelles au moment de la chasse aux guillemots (Uria sp.) ainsi que l’impact de la prédation par le renard arctique (Alopex lagopus) sur le Petit Pingouin (Alca torda). Deux populations de Petits Pingouins ont été comparées : une touchée par la chasse et la prédation sur les îles Gannet au Labrador, et l’autre, non touchée, sur l’île Machias Seal au Nouveau-Brunswick. Nous avons estimé le taux de croissance potentiel de la population en l’absence de sources de mortalité anthropogénique à l’aide d’estimations de la survie des jeunes provenant de la colonie de Petits Pingouins de l’île Machias Seal. Nous avons utilisé les données de prédation par le renard arctique sur les îles Gannet de 1978 à 2009 afin d’estimer la variation de la productivité en fonction de la présence du renard. Le taux de croissance intrinsèque (λ) de la matrice stochastique, fondée sur les taux vitaux, était de 0,957±0,008 sur les îles Gannet et de 1,058±0,005 sur l’île Machias Seal. La mortalité attribuée à la chasse a réduit de 0,033 le taux de croissance prédit pour la population des îles Gannet, tandis que la prédation par le renard l’a réduit de 0,017. Ces deux sources de mortalité combinées ont réduit de 0,050 le taux de croissance de la population. Selon notre modèle, il semble que la population de Petits Pingouins de l’île Machias Seal croisse rapidement. À l’opposé, il se peut que la population des îles Gannet décroisse, vraisemblablement à cause de la chasse. Toutefois, les conditions océanographiques différentes entre les deux endroits et le comportement de dispersion incertain chez cette espèce contribuent peut-être également à la différence observée entre les deux populations. À partir des résultats obtenus, nous proposons des recommandations pour la conservation et la gestion du Petit Pingouin dans les provinces de l’Atlantique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".