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Enregistrement W2508615376 · doi:10.1139/cjfas-2016-0035

Recruitment signals in juvenile cod surveys depend on thermal growth conditions

2016· article· en· W2508615376 sur OpenAlexafffundvenueabout
Benjamin J. Laurel, David Côté, Robert S. Gregory, Lauren A. Rogers, Halvor Knutsen, Esben Moland Olsen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaOceans Limited (Canada)Amec Foster Wheeler (Canada)Memorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesInterregFisheries and Oceans CanadaNorth Pacific Research BoardMemorial University of NewfoundlandNational Oceanic and Atmospheric AdministrationParks Canada
Mots-clésGadusJuvenileAtlantic codFisheryAbundance (ecology)HabitatGadidaeClimate changeEnvironmental scienceEcologyOceanographyGeographyBiologyFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal seine surveys contain some of the only direct measures of age-0 abundance for Atlantic cod (Gadus morhua) and Pacific cod (Gadus macrocephalus), yet their utility in forecasting future year-class strength has not been evaluated among regions. We analyzed coastal time series from the Gulf of Alaska, Newfoundland, and Norway to test the hypothesis that recruitment signals are stronger when assessed under thermal conditions that provide high juvenile growth potential. Weaker recruitment signals were associated with low growth potential from cold winters (Newfoundland) and recent warmer summers (Norway). We conclude that temperature-dependent growth strongly influences the utility of coastal surveys in recruitment forecasting among regions. Temporal changes in growth potential (e.g., via climate change) will likely affect recruitment signals by way of changes in juvenile mortality or spatial shifts to more favorable thermal habitats.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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