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Enregistrement W1989813385 · doi:10.1139/f02-083

Year-class detection reveals climatic modulation of settlement strength in the European lobster, <i>Homarus gammarus</i>

2002· article· en· W1989813385 sur OpenAlexvenueno aff
M. R. J. Sheehy, R. Colin A. Bannister

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterMinistry of Agriculture, Forestry and Fisheries
Mots-clésHomarusBenthic zoneAmerican lobsterFisheryStock assessmentCrustaceanGammarusEcologyPopulationPlanktonBiologyGeographyOceanographyFishingAmphipodaGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the nature of recruitment relationships in the European lobster, Homarus gammarus, has been an intractable problem because of difficulties associated with quantification of its scarce planktonic larvae and early benthic phase. We attempt to address this problem by analyzing the age composition of a population off the northeast coast of England. Age-dependent in situ deposits of neurolipofuscin in the eyestalk are used as an age index. An approach is presented that accounts and (or) corrects for the two most important potential sources of error in age determinations by this technique, namely environmental temperature variation and unexplained individual variation. This yields, for the first time in very long-lived clawed lobsters, reproducible catch age structures with year-class resolution. The method should be generally applicable to crustaceans. Cross-correlation analysis shows that larval settlement strength in the European lobster is associated with local sea temperatures and onshore winds in a manner similar to that reported for other lobsters. These findings have important implications for stock assessment, particularly the use of traditional models dependent on size and steady state, yield forecasting, the effects of global climate change, arguments about spawner protection or restocking, and the spawner–recruit relationship.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations33
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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