Estimating natural interstage egg mortality of Atlantic mackerel (<i>Scomber scombrus</i>) and horse mackerel (<i>Trachurus trachurus</i>) in the Northeast Atlantic using a stochastic model
Notice bibliographique
Résumé
Egg mortality is a key parameter for understanding early life histories of fish. Small variations in estimated mortality cause large differences on adult fish biomass estimates. Therefore, the assumption of a constant egg mortality rate may be misleading. Here, we show how to estimate mortality rates for the individual egg stages of Atlantic mackerel (Scomber scombrus) and horse mackerel (Trachurus trachurus) from triennial surveys conducted since 1977. We use a standard, continuous-time Markov process model that combines the numbers of eggs sampled in each stage with experimental data on egg stage duration (dependent on water temperature). This is the first attempt to study mortality among egg stages in such detail and the first comprehensive effort to estimate horse mackerel egg mortality in the Northeast Atlantic. The results include detailed descriptions of spatial–temporal dependencies in mortality. The daily egg mortality rates estimated are ~0.56·day–1 for Atlantic mackerel (far higher than suggested in the literature) and 0.54·day–1 for horse mackerel. Although it was not possible to estimate stage 1 egg mortality directly, the results suggest high mortality in the first stage. This might lead to underestimation of fish biomass when assessed traditionally by egg survey data alone.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».