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Enregistrement W2334740899 · doi:10.3354/meps11260

The paradox of the pelagics: why bluefin tuna can go hungry in a sea of plenty

2015· article· en· W2334740899 sur OpenAlexaffabout
WJ Golet, NR Record, Sigrid Lehuta, Molly Lutcavage, Benjamin Galuardi, AB Cooper, AJ Pershing

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTunaFisheryPredationFisheries scienceThunnusMarine conservationBycatchApex predatorFisheries managementGeographyEcologyBiologyFishingFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 527:181-192 (2015) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps11260 The paradox of the pelagics: why bluefin tuna can go hungry in a sea of plenty Walter J. Golet1,2,*,**, Nicholas R. Record3,**, Sigrid Lehuta2, Molly Lutcavage4, Benjamin Galuardi4, Andrew B. Cooper5, Andrew J. Pershing1,2,** 1School of Marine Sciences, University of Maine, College Road, Orono, ME 04469, USA 2Gulf of Maine Research Institute, 350 Commercial Street, Portland, ME 04101, USA 3Bigelow Laboratory for Ocean Sciences, East Boothbay, ME 04544, USA 4Department of Environmental Conservation, Marine Fisheries Institute, University of Massachusetts Amherst, PO Box 3188, Gloucester, MA 01931, USA 5School of Resource and Environmental Management, Simon Fraser University, 8888 University Drive, Burnaby, V5A 1S6, BC, Canada *Corresponding author: walter.golet@maine.edu**These authors contributed equally to this work ABSTRACT: Large marine predators such as tunas and sharks play an important role in structuring marine food webs. Their future populations depend on the environmental conditions they encounter across life history stages and the level of human exploitation. Standard predator-prey relationships suggest favorable conditions (high prey abundance) should result in successful foraging and reproductive output. Here, we demonstrate that these assumptions are not invariably valid across species, and that somatic condition of Atlantic bluefin tuna Thunnus thynnus in the Gulf of Maine declined in the presence of high prey abundance. We show that the paradox of declining bluefin tuna condition during a period of high prey abundance is explained by a change in the size structure of their prey. Specifically, we identified strong correlations between bluefin tuna body condition, the relative abundance of large Atlantic herring Clupea harengus, and the energetic payoff resulting from consuming different sizes of herring. This correlation is consistent with optimal foraging theory, explaining why bluefin tuna condition suffers even when prey is abundant. Furthermore, optimal foraging principles explain a shift in traditional bluefin tuna foraging areas, toward regions with a higher proportion of large herring. Bluefin tuna appear sensitive to changes in the size spectrum of prey rather than prey abundance, impacting their distribution, reproduction and economic value. Fisheries managers will now face the challenge of how to manage for high abundance of small pelagic fish, which benefits benthic fishes and mammalian predators, and maintain a robust size structure beneficial for top predators with alternative foraging strategies. KEY WORDS: Bluefin tuna · Herring · Optimal foraging · Condition · Thunnus thynnus Full text in pdf format PreviousNextCite this article as: Golet WJ, Record NR, Lehuta S, Lutcavage M, Galuardi B, Cooper AB, Pershing AJ (2015) The paradox of the pelagics: why bluefin tuna can go hungry in a sea of plenty. Mar Ecol Prog Ser 527:181-192. https://doi.org/10.3354/meps11260 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 527. Online publication date: May 07, 2015 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2015 Inter-Research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations55
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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