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Record W7133281708

Modèle de population intégrée des bélugas (Delphinapterus leucas) de l'estuaire du Saint-Laurent

2024· other· fr· W7133281708 on OpenAlexaboutno aff
M. Tim Tinker, Arnaud Mosnier, Anne St-Pierre, Jean-François Gosselin, Stéphane Lair, Robert Michaud, Véronique Lesage

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationIle de franceAlexithymia
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les bélugas de l’estuaire du Saint-Laurent (ESL) forment une population remontant à la glaciation du Wisconsin qui comptait probablement 10 000 individus ou plus au milieu des années 1800. En raison d’une chasse intensive qui a débuté dans les années 1700 et de la dégradation de l’environnement, la population a décliné considérablement dans les années 1980, ce qui a mené à leur classification comme espèce en voie de disparition par le Comité sur la situation des espèces en péril au Canada en 1983 et à la mise en œuvre d’une série de programmes de surveillance de la santé, de la démographie et de la dynamique de la population. Les bélugas de l’ESL sont exposés à de multiples facteurs de stress, dont les contaminants environnementaux, la réduction de proies, la prolifération d’algues toxiques, le bruit des navires et divers autres facteurs de risque. Nous avons compilé les jeux de données disponibles sur les tendances en matière d’abondance, les profils de mortalité, la cause de décès et la structure par âge. Nous avons utilisé ces données pour mettre au point et adapter un modèle de population intégratif dans le but d’évaluer l’état actuel et les tendances de la population de béluga de l’ESL, d’estimer le risque de quasi-extinction selon différents scénarios et d’établir de nouvelles cibles de rétablissement de cette population en voie de disparition. Le modèle de processus consistait en un modèle étagé de matrice de projection qui intégrait les différences d’âge et de sexe dans les processus de survie et de reproduction. Nous avons utilisé des méthodes hiérarchiques bayésiennes pour estimer la variation des indices vitaux selon le temps et la densité en les adaptant simultanément aux données des relevés aériens (à l’aide de méthodes visuelles et photographiques), aux données sur la structure par âge de la population vivante et les animaux morts (selon l’estimation de l’âge des carcasses échouées) et aux analyses de la cause de décès concernant les fréquences relatives de mortalité naturelle, de mortalité due à la chasse et de mortalité dystocique ou post-partum chez les femelles reproductrices adultes. Nous avons trouvé des données probantes sur l’augmentation de la mortalité liée à la densité et la mortalité indépendante de la densité (MID) au 20e siècle, qui ont empêché la population de croître à nouveau après l’arrêt de la chasse en 1979. Les résultats de notre modèle ont fait état de tendances complexes de mortalité selon l’âge et le sexe au cours des dernières décennies : par exemple, les risques de MID touchant les animaux plus âgés ont diminué entre 2010 et 2018, ce qui pourrait indiquer une diminution des taux de cancer associés à une exposition moindre aux contaminants. Cette diminution entraîne une tendance à la hausse de l’abondance. En revanche, la mortalité liée à la densité des veaux a augmenté au cours de cette période, de même que la mortalité dystocique ou post-partum chez les femelles gestantes, ce qui a entraîné une diminution de la proportion de jeunes dans la population vivante, alors que la proportion de jeunes dans les animaux morts a augmenté. Ces variations démographiques, combinées à une hausse des risques de MID après 2018, ont entraîné une tendance à la stabilisation de l’abondance après 2018 et à un début éventuel de déclin, bien que la tendance actuelle soit aléatoire en raison d’un niveau accru d’incertitude typique de la fin d’une série chronologique.

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 score0.725
Threshold uncertainty score0.546

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.018
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.221 · 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
Published2024
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