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Enregistrement W2116149176 · doi:10.1139/f05-081

Life history consequences of overexploitation to population recovery in Northwest Atlantic cod (<i>Gadus morhua</i>)

2005· article· en· W2116149176 sur OpenAlexfundvenueno aff
Jeffrey A. Hutchings

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEli Lilly and Company
Mots-clésGadusAtlantic codBiologyPopulationLife history theoryOverexploitationFishingFisheryGadidaeEcologyVital ratesCompetition (biology)PredationPopulation growthReproductionInterspecific competitionDemographyLife history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes to life history traits are often concomitant with prolonged periods of exploitation. In the Northwest Atlantic, 30- to 40-year declines of more than 90% of Atlantic cod (Gadus morhua) have been associated with significant reductions in age and length at maturity, changes most parsimoniously explained as genetic responses to fishing. Increased survival costs of reproduction associated with earlier maturity, resulting in higher natural mortality and shorter life span, negatively affect population growth rate and rate of recovery. Coupled with lower hatching rate among first-time spawners and smaller size at maturity, a modest reduction in age from 6 to 4 years can reduce annual population growth in Atlantic cod by 25%–30%, based on the output of a stochastic, age-structured life history model. Earlier maturity more than doubles the probability of negative population growth every generation. These results underscore the potential for fishing-induced changes to life history traits alone to generate slow or negligible recovery in marine fishes, exacerbating negative impacts on population growth resulting from ecosystem-level alterations to interspecific competition and predation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations275
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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