Interactions between small pelagic fish and young cod across the North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Species interactions that play out over large spatial scales are difficult to observe, particularly in the oceans. The current lack of empirical evidence for biologically meaningful interaction parameters likely delays the application of holistic management procedures. Here we estimate interactions during the early life history of fish across regions. We present separate and hierarchical Bayesian models that estimate the direction and strength of interactions between Atlantic cod and dominant pelagic fishes across much of their range in the North Atlantic. We test the hypothesis that small pelagic fish may reduce survival of cod at early life stages, and thereby contribute to the delayed recovery of depleted cod populations. Significant regional variation exists between cod recruitment and Atlantic herring abundance with eight of 14 regions displaying a negative relationship, four regions displaying no relationship, and a positive relationship observed in two regions. In contrast, most regions where Atlantic mackerel co-occurs showed no relationship with cod recruitment, with the possible exception of Gulf of St. Lawrence and Celtic Sea regions. Regions with sprat or capelin as dominant pelagics also displayed weak or no relationship, although the probability of a negative interaction with sprat increased when time series autocorrelation was accounted for. Overall, the interaction between herring and young cod was found to be negative with 94% probability, while the probability of negative interactions with mackerel was only 68%. Our findings suggest that the strength of predation or competition effects on young cod varies among small pelagic species but appears consistently for Atlantic herring; this effect may need to be considered in recovery trajectories for depleted cod populations. The methods introduced here are applicable in the investigation of species interactions from time series data collected across different study systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».