Relating plaice (<i>Pleuronectes platessa</i>) recruitment to deteriorating habitat quality: effects of macroalgal blooms in coastal nursery grounds
Notice bibliographique
Résumé
Concentration of juveniles of marine fishes in nurseries may act as a bottleneck during the life cycle, where quantity and quality of nurseries determine population size. Macroalgal blooms have become a common phenomenon in eutrophic shallow waters worldwide, and matforming algae may now cover many essential nursery habitats. In this investigation, the aim was to assess the quantitative effect of algal mats on the recruitment of plaice (Pleuronectes platessa) from nurseries in the Swedish Skagerrak archipelago. A model was constructed using data on nursery size, settling density, and mortality of plaice combined with data on algal distribution. Recruitment of 0-group plaice from nurseries could be reduced by 30%40% due to algae. The largest negative effect occurred during high settlement, reducing the important influence of strong year classes on stock size. The model predicted a reduction of juveniles due to algae of 4546 × 106 individuals at high settlement. This amounts to 68% of the output at medium settlement and equals the amount of plaice produced during 5 years of low settlement. Up to 75% of the total reduction could occur in one quarter of the study area. With limiting resources, management actions should not be generally applied but rather be concentrated to optimize the cost-benefit of measures taken.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».