MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1965085847 · doi:10.1139/f07-052

Optimal growth temperature hypothesis: Why do anchovy flourish and sardine collapse or vice versa under the same ocean regime?

2007· article· en· W1965085847 sur OpenAlexvenueno aff
Akinori Takasuka, Yoshioki Oozeki, Ichiro Aoki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSardineAnchovyEngraulisFisheryOtolithBiologyPopulationFishingOceanographyFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The out-of-phase population oscillations between anchovy and sardine have been attributed to climate changes. However, the biological processes causing these species alternations have remained unresolved. Here we propose a simple "optimal growth temperature" hypothesis, in which anchovy and sardine regime shifts are caused by differential optimal temperatures for growth rates during the early life stages. Dome-shaped relationships between growth rate and sea temperature were detected for both Japanese anchovy (Engraulis japonicus) and Japanese sardine (Sardinops melanostictus) larvae based on otolith microstructure analysis. The optimal growth rate for anchovy larvae occurred at 22.0 °C, whereas that for sardine larvae occurred at 16.2 °C. Ambient temperatures have historically fluctuated between these optima, which could lead to contrasting fluctuations in larval growth rates between the two species. This simple mechanism could potentially cause the shifts between the warm anchovy regime and the cool sardine regime in the western North Pacific. Although retrospective analysis suggested synergistic effects of other factors (e.g., trophic interactions and fishing), the optimal growth temperature concept would provide a possible biological mechanism of anchovy and sardine regime shifts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations232
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207