Environmental influences on <scp>A</scp>tlantic bluefin tuna (<i>Thunnus thynnus</i>) catch per unit effort in the southern <scp>G</scp>ulf of <scp>S</scp>t. <scp>L</scp>awrence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The A tlantic bluefin tuna ( T hunnus thynnus ) population in the western A tlantic supports substantial commercial and recreational fisheries. Despite quota establishment and management under the auspices of the International Commission for the Conservation of A tlantic T unas, only small increases in population growth have been estimated. In contrast to other western bluefin tuna fisheries indices, contemporary estimates of catch per unit effort ( CPUE ) in the southern G ulf of S t. L awrence have increased rapidly and are at record highs. This area is characterized by the Cold Intermediate Layer ( CIL ) that is defined by waters <3°C and located at depths of 30–40 m in September. We investigated the influence of several in situ environmental variables on the bluefin tuna fishery CPUE using delta‐lognormal modelling and relatively extensive and consistent oceanographic survey data, as well as dockside monitoring and mandatory logbook data associated with the fishery. Although there is considerable spatial and temporal variation of water mass characteristics, the amount of available habitat in the southern G ulf of S t. L awrence (assuming a > 3°C thermal ambit) for bluefin tuna has been increasing. The percentage of the water column occupied by the CIL was a significant environmental variable in the standardization of CPUE estimates. There was also a negative relationship between the spatial extents of the CIL and the fishery. Properties of the CIL account for variation in the bluefin tuna CPUE and may be a factor in determining the amount of available feeding habitat for bluefin tuna in the southern G ulf of S t. L awrence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».