Inverse modelling of trophic flows through an entire ecosystem: the northern Gulf of St. Lawrence in the mid-1980s
Notice bibliographique
Résumé
Mass-balance models using inverse methodology have been constructed for the northern Gulf of St. Lawrence ecosystem in the mid-1980s, before the groundfish collapse. The results highlight the effects of the major mortality sources (fishing, predation, and other sources of mortality) on the fish and invertebrate communities. Main predators of fish were large cod (Gadus morhua) followed by redfish (Sebastes spp.), capelin (Mallotus villosus), and fisheries. Large cod were the most important predator of small cod, with cannibalism accounting for at least 44% of the mortality of small cod. The main predators of large cod were harp (Phoca groenlandica) and grey (Halichoerus grypus) seals. However, predation represented only 2% of total mortality on large cod. Mortality other than predation dominated the mortality processes at 52% of the total, while the fishery represented 46%. Tests were performed to identify possible sources of this unexplained mortality. The only way to significantly reduce unexplained mortality on large cod in the model was to increase landings of large cod above those reported. This suggests that fishing mortality was substantially underestimated in the mid-1980s, just before the demise of a cod stock that historically was the second largest in the northwest Atlantic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».