Modelling changes in the length–frequency distributions of fish larvae using field estimates of predator abundance and size distributions
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to determine if an individual‐based size‐dependent model can realistically simulate changes in the length–frequency distributions of several species of fish larvae collected in Conception Bay in 1993 and 1994, using field estimations of growth and predator abundance. We first model the length–frequency distribution of field samples with the best possible estimates of mean growth rate. Then, we add predation mortality given the characteristics of the predator community observed during our surveys, which was composed of macrozooplankton and adult capelin. The larval fish community is generally not affected by predation by macrozooplankton, as the average instantaneous mortality rate predicted by the model was 0.004 day–1. Fish larvae appear to be more vulnerable to predation by the population of adult capelin. We estimate that an abundance of adult capelin ranging between 0.2 and 1.0 individuals per 1000 m–3 may have a substantial impact on the larval fish community. The predictions of an individual‐based model are directly related to the accuracy of estimates of the mean growth rates of the larval fish cohorts. We find that it is difficult to differentiate size‐selective removal of individuals from random selection by analysing changes of the length–frequency distributions of the larval fish community.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».