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Enregistrement W2128416064 · doi:10.1139/cjfas-2013-0253

The influence of maternal effects in larval survival on fishery harvest reference points for two life-history patterns

2013· article· en· W2128416064 sur OpenAlexaffvenue
Paul D. Spencer, Sarah Kraak, Edward A. Trippel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésGadusSebastesFisheryFishingBiologyStock assessmentPopulationLarvaEcologyFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased larval viability with increased spawner age (i.e., maternal effects) have been observed in Atlantic cod (Gadus morhua) and Pacific rockfish (Sebastes spp.) stocks. Analytical results from a Beverton–Holt recruitment model indicate density-independent maternal effects affected the relative stock productivity and fishing rate reference points. We simulated populations based on Pacific cod (Gadus macrocephalus) and Pacific ocean perch (Sebastes alutus) to explore how estimates of reference points Fmsy and Fcrash are affected by maternal effects and potential interactions with life-history pattern, recruitment autocorrelation, and exploitation rate. Estimates of Fmsy and Fcrash were made from populations with maternal effects using either total larvae (proportional to eggs) or viable larvae (incorporating the maternal effect). Maternal effects have the largest impact upon estimated population productivity at high fishing rates. Estimates of Fmsy and Fcrash for cod were also affected by autocorrelated recruitment variability because of their reduced longevity compared with Pacific ocean perch. These results suggest the importance of evaluating the influence of maternal effects on estimated stock productivity on a case-by-case basis, particularly for depleted stocks composed of relatively young spawners.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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