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 Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) population in the western Atlantic supports substantial commercial and recreational fisheries. Despite quota establishment and management under the auspices of the International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas, 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 Gulf of St. Lawrence 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 Gulf of St. Lawrence (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 Gulf of St. Lawrence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».