MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2164204634 · doi:10.1139/f10-164

Life history strategy and impacts of environmental variability on early life stages of two marine fishes in the North Sea: an individual-based modelling approach

2011· article· en· W2164204634 sur OpenAlexvenueno aff
Ute Daewel, Myron A. Peck, Corinna Schrum

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-clésSpratGadusDemersal zoneIchthyoplanktonPredationBiologyPelagic zoneDemersal fishAnchovyLarvaMarine ecosystemFisheryCapelinEcologyOtolithApex predatorGadidaeAtlantic codFish <Actinopterygii>EcosystemHerring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We employed a suite of coupled models to estimate the influence of environmental variability in the North Sea on early life stages of sprat ( Sprattus sprattus ), a small pelagic clupeid, and Atlantic cod ( Gadus morhua ), a demersal gadoid. Environmentally driven changes in bottom-up processes were projected to impact the survival and growth of eggs and larvae of these marine fish species in markedly different ways. We utilized a spatially explicit, individual-based model (IBM) to estimate larval fish survival and a 3D ecosystem model (ECOSMO) to provide variable prey fields. The model was applied to each of 3 years (1990, 1992, 1996) specifically characterized by interannual differences in water temperature in late winter and spring. Our results indicated that an important mechanism connecting environmental factors to larval fish survival was the match–mismatch dynamics of first-feeding larvae and their prey, which was species-specific because of (i) differences in the timing and locations of spawning, (ii) the duration of endogenously feeding life stages, and (iii) prey thresholds required for larval survival. Differences in transport processes also played an important role for the potential survival of larvae of both species.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations74
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207