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Enregistrement W1918319460

Seasonal biological cycles in Atlantic cod (Gadus morhua) and implications for fisheries and management: a simulation approach with application to the Placentia Bay cod fishery (NAFO subdivision 3Ps)

2005· dissertation· en· W1918319460 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2005
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandEli Lilly and Company
Mots-clésGadusAtlantic codFisheryBayCapelinDemersal fishCod fisheriesGadidaeDemersal zoneStock assessmentFishingEnvironmental scienceOceanographyBiologyGeographyFish <Actinopterygii>
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atlantic cod (Gadus morhua) is a demersal fish found across the North Atlantic Ocean in a variety of habitats from the shoreline to the continental shelf slope. Throughout its range of distribution, cod experience a great variety of biotic and abiotic conditions, particularly in relation to thermal and feeding regimes. Such variations affect life history characteristics such as growth, physiological condition, distribution and migration patterns at a variety of scales including decadal, annual and seasonal. In this study I investigate how these processes vary on a seasonal scale level and affect fisheries, stock assessment and management of cod from Placentia Bay, Newfoundland (Northwest Atlantic Fisheries Organization Subdivision 3Ps). The results of this study show that cod have marked seasonal variability in traits such as weight, physiological condition, growth, distribution and aggregations patterns, in addition to the commercial yield and quality of fish products. These changes were related to changes in thermal and feeding regimes through the year, in addition to spawning, migration and intermixing of cod from different geographic regions. Cod ages 4-9 experienced a rapid increase in weight and condition during late spring and summer when capelin (Mallotus villosus) comprised an important component of the diet, despite of cold water temperatures and moderate to high spawning activity and peaked in the fall. Seasonal variations of biological cycles, distribution and mixing of different groups of cod resulted in large within-year variations in stock abundance, age and size composition, impacted fishing levels and harvest rates of putative stock components and affected precision of abundance index estimates. Simulation results suggest that stock performance and productivity are impacted by the way fishing mortality is distributed across age groups and that stock growth and catch yield are driven by the survival of younger fish and by allowing age diversity in the stock, which appears to facilitate good recruitment, particularly when abundance is high. The simulations show that a weight-based fishery in the fall when cod are heavier and in good physiological condition would harvest fewer fish and result in better yield and product quality. However, a fall fishery would concentrate exploitation on the resident component of the stock. The largest sustainable catches were observed in summer when the most abundant non-resident fish are found in the bay. Overall, the results and conclusions of this thesis suggest that seasonal biological patterns in cod may be used to develop fishing and management strategies that minimize the impact of harvesting on productivity while optimizing economic benefits and conservation of stock components. The results from this study are likely relevant to other cod stocks and perhaps to other species (e.g., invertebrates, marine mammals) as seasonality is a common feature of reproduction and growth of many temperate and high latitude aquatic species, which are normally synchronised with periods when organisms benefit from favourable thermal conditions and high forage status.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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