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Record W7133278190

Évaluation des effets cumulatifs pour l’épaulard migrateur (de Bigg) de la côte ouest

2025· other· fr· W7133278190 on OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

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
KeywordsPopulationPoison controlEnvironmental factorIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’écotype de la population migratrice de l’épaulard de Bigg de la côte ouest a été désigné comme espèce menacée au titre de la Loi sur les espèces en péril (LEP) en 2001. Le programme de rétablissement sous le régime de la LEP a été achevé en 2007 (MPO 2007) et est en cours de modification. Il décrit les menaces d’origine anthropique les plus pressantes pesant sur l’épaulard migrateur de la côte ouest, à savoir les contaminants chimiques et les perturbations physiques et acoustiques (MPO 2007), ainsi que d’autres menaces : les polluants biologiques, les métaux traces, les déversements de substances toxiques, les collisions avec des navires et le déclin de la disponibilité ou de la qualité des proies. Fondée sur le programme de rétablissement, la présente étude est axée sur quatre menaces cernées : les perturbations (acoustiques), les perturbations (physiques), le déclin de la disponibilité des proies et les contaminants. La présente analyse utilise un cadre des effets cumulatifs établi qui combine un modèle conceptuel de séquences des effets à une analyse de la viabilité de la population (AVP) afin d’évaluer les effets cumulatifs des quatre menaces relevées sur les indices vitaux de l’épaulard. L’étude porte sur la partie canadienne de la mer des Salish et sur le sous-ensemble d’épaulards migrateurs de la côte ouest qui y ont été observés entre 2005 et 2022 afin d’assurer un chevauchement optimal entre les connaissances sur les menaces et les observations de la population. Les connaissances actuelles sur la façon dont les menaces influent sur les taux de mortalité et de fécondité de l’épaulard migrateur de la côte ouest dans la partie canadienne de la mer des Salish ont été synthétisées dans le modèle global de séquence des effets composé de 16 liens fondés sur des données probantes entre les menaces cernées et les effets, huit à partir de menaces distinctes et huit à partir d’interactions entre les menaces. Les changements futurs dans les activités anthropiques et les menaces potentielles connexes, y compris celles liées aux changements climatiques, n’ont pas été inclus. Les liens de séquences des effets quantifiés grâce à des connaissances suffisantes ont été conservés pour former un modèle de séquence des effets propre à l’AVP, composé de six liens fondés sur des données probantes, quatre provenant de menaces distinctes et deux provenant d’interactions entre les menaces; ces menaces quantifiables ont éclairé les intrants et la structure du modèle de l’AVP. Le modèle de l’AVP a analysé la sensibilité et l’importance relative des menaces quantifiables (collisions avec les navires, biphényles polychlorés [BPC], bruit des navires, disponibilité réduite des proies), des interactions entre les menaces (entre les BPC et les proies, entre le bruit des navires et les proies) et des effets cumulatifs sur la trajectoire de la population d’épaulard migrateur de la côte ouest dans la partie canadienne de la mer des Salish. Dans le cadre de l’AVP, les menaces et interactions quantifiables ont été modélisées individuellement et ensemble dans un scénario d’effets cumulatifs. Le modèle des effets cumulatifs comprenait les répercussions de la disponibilité des proies sur la capacité de charge de la population, du masquage des sons des proies par le bruit des navires, de la mortalité due aux collisions avec les navires et de la contamination par les BPC sur la mortalité des baleineaux. Le modèle cumulatif, qui comprend les quatre menaces, a reproduit la tendance de la population observée de manière fidèle, et la taille de la population dans la partie canadienne de la mer des Salish était comprise dans une proportion de 90 % de la distribution des estimations du modèle, ce qui indique un bon ajustement du modèle. La disponibilité réduite des proies était la menace avec le plus d’influence sur les tendances de l’abondance de l’épaulard migrateur de la côte ouest dans la partie canadienne de la mer des Salish. Le modèle de l’AVP tenant compte des effets cumulatifs peut être utilisé pour explorer les répercussions de différentes options d’atténuation et de gestion des menaces individuelles sur la trajectoire de la population et est sensible à la valeur de la capacité de charge (c.-à-d. l’abondance maximale dans la partie canadienne de la mer des Salish que l’environnement peut soutenir en fonction de la disponibilité des proies). Les projections ont montré une augmentation constante de la population dans la partie canadienne de la mer des Salish au cours des dix à vingt premières années, puis une taille de population stable pendant le reste de la simulation. La capacité de charge a eu le plus grand effet sur les tendances démographiques simulées, tandis que les tendances modélisées relatives aux proies ont eu des effets relativement faibles. Le cadre d’évaluation des effets cumulatifs utilisé ici, qui combine un modèle de séquences des effets à un modèle de l’AVP, est une approche établie qui cerne et quantifie explicitement les voies de liaison des menaces et les incertitudes connexes et qui pourrait être utilisée avec d’autres populations et espèces.

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)0.002
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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.978
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.248 · 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 designObservational
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".

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Citations0
Published2025
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