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Enregistrement W2031655867 · doi:10.1139/f09-167

The effect of climate change on the western rock lobster (Panulirus cygnus) fishery of Western Australia

2009· article· en· W2031655867 sur OpenAlexvenueno aff
Nick Caputi, R. Melville‐Smith, Simon de Lestang, Alan Pearce, Ming Feng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryOceanographyClimate changeEnvironmental scienceOceanic climateGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental factors such as the Leeuwin Current (influenced by the El Niño – Southern Oscillation cycle) and westerly winds in late winter – spring significantly affect puerulus settlement of the western rock lobster ( Panulirus cygnus ) fishery. Climate change is causing an increase in water temperature that is seasonally variable, a weakening of westerly winds in winter, and an increase in the frequency of El Niño events. Rising water temperatures over 35 years may have resulted in a decrease in size at maturity and size of migrating lobsters from shallow to deep water, increases in abundance of undersized and legal-sized lobsters in deep water relative to shallow water, and shifts in catch to deep water. The size of migrating lobsters is related to the water temperature about the time of puerulus settlement (four years previously). Climate change effects on puerulus settlement, catchability, females moulting from setose to non-setose, timing of moults, and peak catch rates are assessed. As climate change models project that the warming trend will continue, these biological trends are likely to continue. The changes may have negative (increasing frequency of El Niño events) or positive (increasing water temperature) implications for the fishery, which need to be taken into account in stock assessments and management.

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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,383

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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations104
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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