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Enregistrement W2149687507 · doi:10.1139/f10-161

Dynamics of two sailfin sandfish (<i>Arctoscopus japonicus</i>) stocks in the Sea of Japan, and their management

2011· article· en· W2149687507 sur OpenAlexvenueno aff
Kyuji Watanabe, Kazumi Sakuramoto, Hideki Sugiyama, Naoki Suzuki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverfishingEnvironmental scienceStock (firearms)BiologyFisheryBiomass (ecology)EcologyOceanographyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamics of the northern and western Sea of Japan sailfin sandfish ( Arctoscopus japonicus ) stocks (NSJ and WSJ, respectively) varied simultaneously until the mid-1970s but differently thereafter. To identify the mechanisms underlying these dynamics, we evaluated the impact of environment and harvesting on NSJ by developing a recruitment model and simulating NSJ dynamics. The model was constructed based on egg production, density effect, and water temperatures in winter and spring, which correlated significantly and positively with the estimated surface mixed-layer depth. Winter water temperatures and egg production were variables common to the two stocks. Our results suggest that simultaneous dynamics resulted from similarities in variations in winter water temperatures for each stock and the difference in dynamics resulted from NSJ depletion caused by overfishing. We suggest management strategies to prevent NSJ depletion caused by unfavorable environmental conditions and overfishing, as well as to allow improved biomass recovery while taking advantage of favorable environmental conditions, and avoid further exploitation of previously depleted NSJ.

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)0,000
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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