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Enregistrement W2021545370 · doi:10.1139/f00-046

Spatial variability in growth and mortality of the red sea urchin, <i>Strongylocentrotus franciscanus</i>, in northern California

2000· article· en· W2021545370 sur OpenAlexvenueno aff
Lance Morgan, Louis W. Botsford, Stephen R. Wing, Barry D. Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingMortality rateFisheryMarine reserveSpatial variabilityGeographyBiologyEcologyEnvironmental scienceDemographyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural and fishing mortality rates of the red sea urchin, Strongylocentrotus franciscanus, in northern California were estimated from growth increment and size distribution data under the assumption of a constant recruitment rate. Mean asymptotic test diameter, standard deviation of asymptotic test diameter, growth rate coefficient, and natural mortality rate were first estimated for three nominally unharvested sites, Bodega Marine Reserve, Caspar Closure, and Salt Point. These estimated growth and mortality parameters differed among sites, leading to substantially different yield-per-recruit surfaces. Estimates of fishing mortality rate from size distributions collected at 11 harvested sites were then calculated based on the growth and natural mortality estimates obtained from the Caspar Closure and Bodega Marine Reserve sites. Estimates of fishing mortality rate ranged from 0.11 to 1.87·year-1. The alongshore pattern of fishing mortality rate was moderately correlated with landings and effort, but the spatial pattern of rare, strong recruitment events also appeared to influence values of fishing mortality rate. The positive bias in estimates of fishing mortality rate due to recruitment variability indicated that our observed pattern in estimated values for fishing mortality rate could have been caused by the historical spatial pattern of interannual variability in recruitment.

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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,374

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations34
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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