Geographic variation of golden redfish (Sebastes marinus) and deep-sea redfish (S. mentella) in the North Atlantic based on otolith shape analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The unresolved interrelationships of North Atlantic redfish stocks have prevented adaptive fisheries assessment and management in the past. Otolith shapes of golden redfish (S. marinus) and deep-sea redfish (S. mentella) were analysed for geographic variation within the entire distribution range in the North Atlantic, in order to evaluate this technique for stock separation. Multivariate analysis of elliptical Fourier shape descriptors revealed high similarity of S. marinus within the central North Atlantic areas (West and East Greenland, Iceland) that were relatively well separated from the Flemish Cap and Barents Sea samples. A similar separation of the Barents Sea area was also observed for S. mentella, whereas the western (Flemish Cap, Davis Strait) and central areas were overlapping to a greater extent. The overall classification rate given by discriminant analysis was poor for both species (<50%) but increased to 72–74% by combining sampling areas to regions (west, central, east). Geographic variation in otolith shapes of both redfish species suggests a separation of the Northeast Arctic stocks (Barents Sea) of both species from the other redfish stocks assessed within ICES and NAFO, whereas similarities observed for the highly migratory S. mentella give reason for integrated management of demersal and pelagic occurrences of this important fisheries resource that straddles the ICES/NAFO boundaries.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».