An ecosystem-based hypothesis for climatic effects on surplus production in California sardine (<i>Sardinops sagax</i>) and environmentally dependent surplus production models
Notice bibliographique
Résumé
We used environmentally dependent surplus production (EDSP) models to test hypotheses linking changes in habitat area, carrying capacity and surplus production in California sardine (Sardinops sagax). Habitat area (with mean sea surface temperatures of 1416 °C) was centered off Oregon, Washington, and British Columbia during JulyDecember and off southern and central California during JanuaryJune. Habitat area increased during El Niño and decreased during La Niña events. EDSP models fit better than a conventional Fox surplus production model without environmental data. Our estimated fishing mortality rate at maximum sustained yield FMSY = 0.099·year1 was consistent with other estimates. Maximum sustained yield (MSY) and stock biomass for MSY (BMSY) depend on habitat area and environmental conditions. Negative surplus production occurred when biomass was high and habitat area declined abruptly. Managers might monitor habitat area to anticipate changes in the California sardine stock and changes in the California Current ecosystem. Periods of high productivity appear easier to identify than periods of negative productivity. Models that incorporate environmental effects on both recruitment and survival and mortality of adult fish appear useful in studying climatic effects on fishery surplus production.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».