Predicting the vertical profiles of anchovy (<i>Engraulis mordax</i>) and sardine (<i>Sardinops sagax</i>) eggs in the California Current System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several published models exist for simulating vertical profiles of pelagic fish eggs, but no one has rigorously assessed their capacity to explain observed variability. In this study, we applied a steady‐state model, with four different formulations for vertical diffusivity, to northern anchovy ( Engraulis mordax ) and Pacific sardine ( Sardinops sagax ) eggs in the California Current region. Vertical mixing profiles, based on wind speed and hydrography, were combined with estimated terminal ascent velocities of the eggs based on measurements of egg buoyancy and size, to simulate the vertical profiles of the eggs. We evaluated model performance with two data sets: (1) vertically stratified tows for both species and (2) paired samples for sardine eggs from 3‐m depth and in vertically integrated tows. We used two criteria: whether the model predicted individual observed vertical profiles (1) as well as the observed mean and (2) better than the observed mean. Model predictions made with the formulation producing the most gradual profile of vertical diffusivity provided the best match to observations from both data sets and for both species. Addition of a random error term to the terminal ascent velocity further improved prediction for anchovy eggs, but not sardine. For the paired data, model prediction of integrated abundance from abundance at 3‐m depth had significantly lower mean square error than prediction based on a linear regression of 3 m on integrated abundance. Our results support the feasibility of using data from the Continuous Underway Fish Egg Sampler quantitatively as well as qualitatively in stock assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».