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Enregistrement W1993403632 · doi:10.1111/eva.12217

Fundamental population–productivity relationships can be modified through density‐dependent feedbacks of life‐history evolution

2014· article· en· W1993403632 sur OpenAlexafffund
Anna Kuparinen, Nils Chr. Stenseth, Jeffrey A. Hutchings

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademy of Finland
Mots-clésBiologyPopulationFishingDensity dependenceBiomass (ecology)EcologyPopulation growthProductivityPopulation sizePopulation densityGadusPer capitaFisheryDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of life histories over contemporary time scales will almost certainly affect population demography. One important pathway for such eco-evolutionary interactions is the density-dependent regulation of population dynamics. Here, we investigate how fisheries-induced evolution (FIE) might alter density-dependent population-productivity relationships. To this end, we simulate the eco-evolutionary dynamics of an Atlantic cod (Gadus morhua) population under fishing, followed by a period of recovery in the absence of fishing. FIE is associated with increases in juvenile production, the ratio of juveniles to mature population biomass, and the ratio of the mature population biomass relative to the total population biomass. In contrast, net reproductive rate (R 0 ) and per capita population growth rate (r) decline concomitantly with evolution. Our findings suggest that FIE can substantially modify the fundamental population-productivity relationships that underlie density-dependent population regulation and that form the primary population-dynamical basis for fisheries stock-assessment projections. From a conservation and fisheries-rebuilding perspective, we find that FIE reduces R 0 and r, the two fundamental correlates of population recovery ability and inversely extinction probability.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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