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Enregistrement W2070711208 · doi:10.1139/f04-115

The population dynamics of Northeast Arctic cod (<i>Gadus morhua</i>) through two decades: an analysis based on survey data

2004· article· en· W2070711208 sur OpenAlexvenueno aff
Dag Ø. Hjermann, Nils Chr. Stenseth, Geir Ottersen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGadusCapelinAbundance (ecology)GadidaeBiologyPopulationPredationAtlantic codAkaike information criterionEcologyFisheryArcticStatisticsDemographyMathematicsFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyse the population dynamics of Northeast Arctic cod (Gadus morhua) by applying statistical population models to 22 years of research survey data on abundance, length, and maturation. The models for abundance and individual length are selected using Akaike's information criterion (AICC). Survival of 2- to 4-year-old cod was found to be negatively related to the abundance of cod relative to its preferred prey, capelin (Mallotus villosus), likely the result of increased cannibalism from older cod when there is a lack of capelin. Growth up to age 4 decreases with abundance and increases with sea temperature and the North Atlantic Oscillation index, whereas growth from age 4 to age 8 decreases with increasing cod–capelin ratio. The statistical models were combined in a dynamic age-structured model, coupling the dynamics of abundance and body length (reproduction depends on body length, and length growth is influenced by abundance). Simulations using this model are able to recreate the main abundance patterns of each age group for 1982–2002. The model's ability to predict changes in the abundance of spawners appeared to be most limited by our ability to predict survival of 3- to 6-year-old immature cod.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations41
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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