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Enregistrement W2521442335 · doi:10.1139/cjfas-2016-0416

Potential connectivity among American lobster fisheries as a result of larval drift across the species’ range in eastern North America

2017· article· en· W2521442335 sur OpenAlexaffvenue
Brady K. Quinn, Joël Chassé, Rémy Rochette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomarusAmerican lobsterFisheryFisheries managementRange (aeronautics)LarvaGeographySpatial ecologyEcologyFishingBiologyCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used a biophysical model to estimate for the first time the effect of larval drift on potential connectivity among American lobster (Homarus americanus) fisheries management areas over the geographic range of the species. The model predicted drift of larvae over distances of 50–805 km (mean = 129 km), which connected many management areas and caused marked spatial heterogeneity in retention and self-seeding versus export and import of larvae by different fisheries areas. Including mortality functions in the model resulted in less drift and settlement and had complex effects on the amount, but not the incidence, of potential connectivity among fisheries. The model’s predictions received support from comparison of predicted settlement to landings 6 or 7 years later in some, but not all, parts of the model domain. Although improvements are still needed to capture larval behaviours and spatial variability in larval release and mortality across the species’ range, this information is important to lobster fisheries management because the amount and direction of connectivity among fisheries can inform cooperative management strategies to sustain interconnected fisheries.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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