Environmental and biological factors associated with the stage-specific abundance of brown shrimp (<i>Penaeus</i> <i>aztecus</i>) in Louisiana: applying a new combination of statistical techniques to long-term monitoring data
Notice bibliographique
Résumé
Several short-term and small-scale correlative studies have associated brown shrimp (Penaeus aztecus) recruitment with high densities of sub-adults, high salinity, warm temperature, low river flow, and low precipitation. In this paper, we address criticisms of traditional correlative studies by using a spatially and temporally extensive dataset, by comparing stepwise multiple regression (SMR) to Bayesian model averaging (BMA), and by investigating nonlinear relationships with generalized additive models (GAMs). We use this combination of statistical methods to examine relationships between annual, stage-specific abundance estimates and environmental factors. BMA and SMR resulted in models with similar explanatory power, but BMA suggested fewer linear predictors. GAMs did not suggest nonlinear relationships among stage-specific abundance estimates. Postlarval abundance was not well described by any model. Juvenile abundance was partially described by environmental variables such as temperature, water clarity, and water level. Adult abundance was well described by early-juvenile abundance, salinity, and temperature. These results suggest that juvenile abundance may be the critical component in determining year-class strength of brown shrimp. Identifying mechanisms that regulate juvenile production within the estuary will be a critical step in effectively managing Louisiana's brown shrimp resource.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».