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Enregistrement W2130586295 · doi:10.1139/f07-049

Phenological and geographical patterns of walleye pollock (<i>Theragra chalcogramma</i>) spawning in the western Gulf of Alaska

2007· article· en· W2130586295 sur OpenAlexvenueno aff
Lorenzo Ciannelli, Kevin M. Bailey, Kung‐Sik Chan, Nils Chr. Stenseth

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollockPhenologyAbundance (ecology)Generalized additive modelFisheryGeographyPopulationOceanographyBiologyEcologyGeologyMathematicsDemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 20 years of egg sampling data were used to reconstruct the geographical and phenological patterns of walleye pollock (Theragra chalcogramma) spawning aggregations in the Gulf of Alaska (GOA). The analyzed time series (1972, 1978–1979, 1981–2000) included a documented event of climate change (i.e., 1988–1989) and the rise and fall of the GOA pollock population abundance and harvests. We compared results from two generalized additive model (GAM) formulations: one assuming no change of egg distribution and phenology over the examined time series (stationary) and the other admitting such changes (nonstationary) across an epoch determined from the data. Results from both model formulations corroborate the existence of a high egg concentration in Shelikof Strait, historically the primary spawning area of pollock in the GOA. However, model results also highlight the presence of other secondary, and possibly transitory, centers of egg distribution at various locations along the shelf and slope regions of the GOA. In addition, results from the nonstationary (and statistically superior) formulation indicate that the abundance of the non-Shelikof aggregations has increased over time, along with a tendency for earlier occurrence and displacement toward shallower areas of the high egg density regions.

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)0,000
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations41
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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