Variation in reproductive potential and influence on Icelandic herring recruitment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Explaining recruitment variation in fish is essential for successful fishery management and is consequently under constant review, with an increasing focus on how maternal factors, relative to environmental influences, operate at the level of individual female spawners and extend from the spawning stock through to recruitment. We estimate total egg production (E) in Icelandic summer‐spawning herring (Clupea harengus) from 1963 through 1999 by using sequential population analyses (SPA) and their estimates of stock biomass and recruitment, various size and maturity metrics, and individual fecundity estimates that rely on total length and the condition of the spawners. Generalized linear models indicate that maternal effects are of significance in explaining SPA‐based recruitment‐at‐age‐3 (R). The best model explained 64% of the variation in R and incorporates E constrained to the repeat spawners (40%), the NAO winter index (18%) and ocean temperature (6%). The latter two represent the winter and spring periods subsequent to year‐class formation. Recruit spawner contributions to E were of no significance in explaining variation in R despite the fact that they could contribute as much as 55% of E when their contribution to E was consistently underestimated by a factor of ∼ 2, based only on their contribution to spawning stock biomass. We conclude that the spawning potential of the repeat spawners should replace total spawning stock biomass for determining recruitment potential in stock assessment. In addition to the incorporation of oceanographic factors, this would provided a more cautious and risk‐adverse approach.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».