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Enregistrement W2314209220 · doi:10.3354/meps09825

Comparative analyses of surplus production dynamics of functional feeding groups across 12 northern hemisphere marine ecosystems

2012· article· en· W2314209220 sur OpenAlexafffund
SM Lucey, AM Cook, JL Boldt, Jason S. Link, TE Essington, Thomas J. Miller

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNational Marine Fisheries ServiceNorges Forskningsråd
Mots-clésBayEcosystemFisheries scienceMarine ecosystemFisheryStock assessmentFisheries managementMaximum sustainable yieldEcosystem-based managementEnvironmental scienceEcologyGeographyOceanographyBiologyFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress on ecosystem approaches to fisheries management requires comparative studies with standardized methods that incorporate readily available data.This precludes complex ecosystem models in favor of simpler models such as surplus production models.Surplus production models for individual species can provide estimates of common biological reference points such as maximum sustainable yield (MSY) and the corresponding stock biomass level (B MSY ).For ecosystem approaches, summing multiple single-species surplus production models to estimate the ecosystem MSY ignores potential biological and fishery interactions among species.Improved estimates of ecosystem-level MSY can be obtained by aggregating species, thereby accounting for known interactions among species.Here, we fit surplus production models to 3 different types of aggregations for 12 northern hemisphere marine ecosystems.Aggregations were based on habitat (benthic/pelagic), foraging guild (planktivore/zoopivore/benthivore/piscivore) and size class (small/medium/large).The objectives of this work were to explore, compare and contrast model outputs across the various types of aggregations and among ecosystems.We found that regardless of the type of aggregation, aggregate production never exceeded 6 t km -2 and was generally less than 3 t km -2 .Patterns of production varied among ecosystems with no particular pattern with respect to ocean basin, latitude or component species.Aggregated surplus production models can provide biological reference points that are familiar to fishery managers and can be used to set overall removals with respect to aggregate group as long as less productive stocks are protected.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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