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Enregistrement W2025673240 · doi:10.1139/f05-107

Covariation between grey seal (<i>Halichoerus grypus</i>) abundance and natural mortality of cod (<i>Gadus morhua</i>) in the southern Gulf of St. Lawrence

2005· article· en· W2025673240 sur OpenAlexvenueaboutno aff
G. A. Chouinard, Douglas P. Swain, Mary Hammill, G A Poirier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGadusAtlantic codGadidaePredationFisheryAbundance (ecology)JuvenileBiologyPopulationPhocaStock (firearms)EcologyGeographyDemographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 10 years after the collapse of Atlantic cod (Gadus morhua) fisheries in Canada, the role of increased seal populations in the decline and lack of recovery of the stocks continues to be discussed. Using removals and abundance indices from synthetic populations, we found that sequential population analysis can uncover trends in natural mortality. We used this approach to examine variation in natural mortality (M) of southern Gulf of St. Lawrence cod. M increased from the late 1970s to the mid-1990s but declined slightly recently. Results were consistent with previous work indicating that M increased in the 1980s. Changes in estimated M for this cod stock matched fluctuations in grey seal (Halichoerus grypus) abundance. The increase in grey seal abundance from the late 1970s to the mid-1990s corresponded with the increase in estimated M of cod over this time period. The correspondence between seal abundance and M of cod supports the hypothesis that seal predation may be a cause of increased M. However, the diet information available suggests that seals consume mainly juvenile cod, whereas our evidence for an increase in M is for larger cod (ages 3 years and older).

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 enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,212

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations72
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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