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Enregistrement W2119872481 · doi:10.1111/j.1467-2979.2008.00322.x

Fishery‐induced demographic changes in the timing of spawning: consequences for reproductive success*

2009· article· en· W2119872481 sur OpenAlexaff
Peter J. Wright, Edward A. Trippel

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesScottish GovernmentFordham University
Mots-clésBiologySpawn (biology)Reproductive successStock (firearms)FishingJuvenileFish stockFisheryEcologyDemographyPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Demography can have a significant effect on reproductive timing and the magnitude of such an effect can be comparable to environmentally induced variability. This effect arises because the individuals of many fish species spawn progressively earlier within a season and may produce more egg batches over a longer period as they get older, thus extending their lifetime spawning duration. Inter‐annual variation in spawning time is a critical factor in reproductive success because it affects the early environmental conditions experienced by progeny and the period they have to complete phases of development. By reducing the average lifetime spawning duration within a fish stock, fishing pressure could be increasing the variability in reproductive success and reducing long‐term stock reproductive potential. Empirical estimates of selection on birth date, from experiments and using otolith microstructure, demonstrate that there is considerable variation in selection on birth date both within a spawning season and between years. The few multi‐year studies that have linked egg production with the survival of progeny to the juvenile stage further highlight the uncertainty that adults face in timing their spawning to optimize offspring survival. The production of many small batches of eggs over a long period of time within a season and over a lifetime is therefore likely to decrease variance and increase mean progeny survival. Quantifying this effect of demography on variability in survival requires a focus on lifetime reproductive success rather than year specific relationships between recruitment and stock reproductive potential. Modelling approaches are suggested that can better quantify the likely impact of changing spawning times on year‐class strength and lifetime reproductive potential. The evidence presented strengthens the need to avoid fishing severely age truncated fish stocks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations269
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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