Influence of oceanographic variability on recruitment of yellowfin tuna (Thunnus albacares) in the western and central Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Recruitment estimates for yellowfin tuna ( Thunnus albacares ) in the western and central Pacific Ocean (WCPO), derived from a stock assessment model, are highly variable seasonally, interannually, and over decadal periods. A generalized linear model (GLM) was developed that predicts the variation in yellowfin tuna recruitment in response to a range of oceanographic variables. The GLM model accounted for 54% of the variation in quarterly recruitment for the period 1980–2003, with the inclusion of seven different oceanographic variables derived from a zone within the northwestern equatorial region of the WCPO. The robustness of the recruitment model was investigated by cross-validation. The GLM was complemented by a cluster analysis approach that identified five principal oceanographic states within the northwestern zone selected by the GLM. Incorporation of the recent GLM recruitment indices in the yellowfin tuna stock assessment model is likely to improve the precision of estimates of current and projected (next 1–2 years) biomass and exploitation rates. In a broader context, the recruitment model provides a tool to investigate how yellowfin tuna recruitment might vary in response to short- and long-term variation in the oceanographic conditions of the WCPO.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».