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Record W7133276010

Modèle de population intégré pour le stock de bélugas des îles Belcher et de l'est de la baie d'Hudson (BEL-EBH)

2025· other· fr· W7133276010 on OpenAlexaboutno aff
Joanie Van de Walle, M. Tim Tinker, Caroline C. Sauvé

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationStock (firearms)Statistical analysisWestern europe
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le stock de bélugas des îles Belcher et de l’est de la baie d’Hudson (BEL-EBH) est l’un des huit stocks présents au Canada. Il s’agit de l’un des stocks les moins abondants, et le béluga de l’est de la baie d’Hudson est actuellement désigné comme espèce menacée par le Comité sur la situation des espèces en péril au Canada (COSEPAC). Le stock BEL-EBH est chassé à des fins de subsistance par les communautés du Nunavik et par la communauté Sanikiluaq du Nunavut. Des modèles de population sont utilisés pour estimer l’abondance et la tendance démographique du stock BEL-EBH, et pour fournir des avis scientifiques sur les niveaux de prises compatibles avec les objectifs de gestion établis. Le stock BEL-EBH a été évalué pour la dernière fois à l’aide d’un modèle de production excédentaire bayésien stochastique intégrant des renseignements sur la récolte, la composition génétique des prises, et des estimations par relevés aériens. Plusieurs autres sources de renseignements sont maintenant disponibles et peuvent être utilisées pour produire une évaluation plus complète du stock. Nous avons élaboré un nouveau modèle intégré de population pour le stock de bélugas BEL-EBH qui intègre dans la structure du modèle l’état reproducteur des femelles, ainsi que la composition des prises selon le sexe et selon l’âge comme sources de renseignements supplémentaires. De plus, la stochasticité annuelle a été ajoutée au modèle intégré de population en tant que composante de la mortalité, en plus de la récolte. Nous présentons la structure du modèle intégré de population nouvellement élaborée, puis comparons les tendances modélisées de population et les estimations de l’abondance à celles du modèle de production excédentaire utilisé dans les évaluations précédentes. Le modèle intégré de population et le modèle de production excédentaire ont permis de prédire des abondances et des tendances globales similaires. Cependant, les incertitudes des prédictions de modèle étaient réduites avec le modèle intégré de population , et les estimations les plus récentes de l’abondance divergeaient entre les deux types de modèles. Le modèle intégré de population prédisait une abondance du stock BEL-EBH de 3 600 en 2023, avec un taux de décroissance correspondant à 2,24 % entre 2014 et 2023. L’estimation de l’abondance du stock BEL-EBH en 2023 obtenue à l’aide du modèle de production excédentaire était de 2 600 et le taux de décroissance entre 2014 et 2023 était de 3,82 %. Les deux modèles fournissaient des prévisions similaires des prises et de la capacité de charge des bélugas du stock BEL-EBH. Le modèle intégré de population a fourni de nouveaux renseignements sur le stock BEL-EBH qui ne pouvaient pas être obtenus avec le modèle de production excédentaire. Par exemple, le modèle intégré de population a permis de mieux comprendre comment les taux de survie et de gestation variaient selon l’âge et dans le temps. De plus, le modèle intégré de population estimait que la mortalité liée à la chasse (qui comprend aussi les animaux abattus, mais perdus) représentait entre 19 % et 43 % de la mortalité annuelle totale, avec une tendance à la hausse au cours des dernières années.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.813
Threshold uncertainty score0.372

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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