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Enregistrement W1989454979 · doi:10.1139/f02-039

Atlantic mackerel (<i>Scomber scombrus</i>) recruitment fluctuations in relation to copepod production and juvenile growth

2002· article· en· W1989454979 sur OpenAlexvenueno aff
Marc Ringuette, Martín Castonguay, Jeffrey A. Runge, François Grégoire

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScomberCalanus finmarchicusCopepodMackerelZooplanktonCalanusBiologyFisheryJuvenileLarvaCrustaceanEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A previous study identified relationships linking variations in the physical environment to fluctuations in zooplankton biomass and Atlantic mackerel (Scomber scombrus) recruitment. Diets of mackerel larvae were compared among four years, one of these years producing an exceptional year-class (1982). Comparisons were standardized for larval length and time of day. Stomach fullness differed significantly among years, with highest values observed in 1982. Stomach content wet weights were significantly larger in 1982 than in 1987 and 1996. The mean weight of Calanus finmarchicus nauplii prey in the diet was also significantly greater in 1982 than in 1985, 1987, or 1996. Female C. finmarchicus were more abundant and more widely distributed in the southern Gulf of St. Lawrence in 1982 compared with 1985, 1987, and 1990. These findings are consistent with the hypothesis of a link between production of copepod nauplii, feeding of mackerel larvae, and recruitment success. However, mackerel size at the end of the first year, as measured on otoliths, varied significantly between years and was smallest in 1982. We propose hypotheses to account for the coupling between high larval food abundance, small juvenile growth, and strong cohorts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations49
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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