The effects of seasonal processes on size spectrum dynamics
Notice bibliographique
Résumé
The recent advent of dynamic size spectrum models has allowed the analysis of life processes in marine ecosystems to be carried out without the high complexity arising from interspecies interactions within dense food webs. In this paper, we use “mizer”, a size spectrum modelling framework, to investigate the consequences of including the seasonal processes of plankton blooms and batch spawning in the model dynamics. A multispecies size spectrum model is constructed using 12 common North Sea fish species, with growth, predation, and mortality explicitly modelled, before simulating both seasonal plankton blooms and batch spawning of fish (using empirical data on the spawning patterns of each species). The effect of seasonality on the community size spectrum is investigated; it is found that with seasonal processes included, the species spectra are more varied over time, while the aggregated community spectrum remains fairly similar. Growth of seasonally spawning mature individuals drops significantly during peak reproduction, although lifetime growth curves follow nonseasonal ones closely. On analysing properties of the community spectrum under different fishing scenarios, seasonality generally causes more varied spectrum slopes and lower yields. Under seasonal conditions, increasing fishing effort also results in greater temporal variability of fisheries yields due to truncation of the community spectrum towards smaller sizes. Further work is needed to evaluate robustness of management strategies in the context of a wider range of seasonal processes and behavioural strategies, as well as longer term environmental variability and change.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».