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Enregistrement W1989715265 · doi:10.1139/f09-022

Recruitment of North Sea cod (Gadus morhua) and Norway pout (Trisopterus esmarkii) between 1992 and 2006: the interplay between climate influence and predation

2009· article· en· W1989715265 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander Kempf, Jens Floeter, Axel Temming

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGadusPredationFisheryBiologyGadidaeAtlantic codNorth seaEnvironmental scienceEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interplay between temperature-related processes and predation in determining age-1 recruitment strength between 1992 and 2006 was analysed for North Sea cod ( Gadus morhua ) and Norway pout ( Trisopterus esmarkii ). For this purpose, an predation impact index (PI) was calculated out of survey data. PI was assumed to depend on the abundance of the predators and on the spatial overlap between predator and prey populations. Generalized additive models (GAMs) were created with spawning stock biomass (SSB) and sea surface temperature (SST) in the respective spawning and nursery areas and PI as explaining variables. SSB had no significant impact on recruitment during this time period for both species. SSTs during spring and PI explained the interannual variability in recruitment strength to a large extent (88% of the total variance for cod and 68% for Norway pout). The SST during spring determined the overall level of recruitment. At SSTs above a certain level, however, the effect on recruitment was no longer significant. In these temperature ranges, predation was the dominant effect. Therefore, the fate of North Sea cod and Norway pout stocks under global-warming conditions will be strongly influenced by the status of the North Sea food web.

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)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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