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Enregistrement W2147609845 · doi:10.1139/f05-109

Distributionabundance relationships for North Sea Atlantic cod (<i>Gadus morhua</i>): observation versus theory

2005· article· en· W2147609845 sur OpenAlexvenueno aff
Julia L. Blanchard, C. Mills, Simon Jennings, Clive J. Fox, Brian D. Rackham, Paul D. Eastwood, Carl M. O’Brien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGadusAtlantic codFishingPredationFisheryHabitatIdeal free distributionAbundance (ecology)EcologyPopulationEnvironmental scienceJuvenile fishJuvenileBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density-dependent habitat selection has implications for fisheries management and for the recovery of depleted fish populations. According to ideal free distribution theory, populations contract into areas of highest habitat suitability as their abundance decreases. This can increase their vulnerability to fishing and predation. We detected density-dependent habitat selection by juvenile Atlantic cod (Gadus morhua) (ages 1 and 2) in the North Sea and compared the observed distribution–abundance relationships with those predicted from a model based on ideal free distribution theory and knowledge of optimal temperatures for growth, where temperature was used as a measure of suitability. As predicted by the model, in years when stock size was low, the catches were largely confined to regions with near-optimal bottom temperatures. Conversely, when population size was high, catches were spread across a larger area including regions with suboptimal temperatures. The spatial extent of optimal habitat appears to have decreased from 1977 to 2002, reflecting a gradual warming of the North Sea. The combined negative effects of increased temperature on recruitment rates and the reduced availability of optimal habitat may have increased the vulnerability of the cod population to fishing mortality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations113
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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