Fluctuations in European eel (<i>Anguilla anguilla</i>) recruitment resulting from environmental changes in the Sargasso Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract European eel decline is now widely observed and involves a large number of factors such as overfishing, pollution, habitat loss, dam construction, river obstruction, parasitism and environmental changes. In the present study, we analyzed the influence of environmental conditions in the Sargasso Sea and Atlantic ocean circulation on European glass eel recruitment success. Over a recent 11‐yr period, we showed a strong positive correlation between an original index of glass eel recruitment and primary production (PP) in eel spawning area. Moreover, PP was negatively correlated with temperature in the Sargasso Sea. Therefore, we used sea temperature as an inverse proxy of marine production. A close negative relationship has been found over the last four decades between long‐term fluctuations in recruitment and in sea temperature. These findings were reinforced by the detection of a regime shift in sea temperature that preceded the start of the decline in glass eel recruitment in the early 1980s. By contrast, variations in integrative indices measuring ocean circulation, i.e. latitude and strength of the Gulf Stream, did not seem to explain variations in glass eel recruitment. Our results support the hypothesis of a strong bottom‐up control of leptocephali survival and growth by PP in the Sargasso Sea on short and long time scales. We argue that sea warming in the eel spawning area since the early 1980s has modified marine production and eventually affected the survival rate of European eels at early life stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».