Hydrological and trophic characteristics of tuna habitat: consequences on tuna distribution and longline catchability
Notice bibliographique
Résumé
We studied relationships between tropical tunas (albacore (Thunnus alalunga), bigeye (Thunnus obesus), and yellowfin (Thunnus albacares)) and their biotic and abiotic environments through simultaneous acoustic observations of tunas and their prey, experimental longline catch, and oceanographic data in French Polynesia. Vertical habitat limits were estimated based on temperature and dissolved oxygen at capture data. We then studied tuna-micronekton relationships to better understand how tuna occupy the pelagic space. At a regional scale, tunas were more abundant in areas rich in prey with favourable hydrological conditions. Inside such areas, at the scale of a longline set, however, the longline catches were maximal only when prey were not distributed in dense patches (except for yellowfin tuna). We interpreted this result by considering that areas with high prey abundance attract tunas, but at a small scale, if prey are patchy distributed, tunas are more inclined to feed on them rather than on longline baits. The effect of patches on yellowfin tuna catch per unit effort (CPUE) does not appear likely because this species also feeds on the mixed layer, where patch density was very low. Not only hydrological characteristics, but also prey density and prey patch characteristics, should be taken into account for interpreting longline CPUE data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».