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Enregistrement W2599250635 · doi:10.1139/cjfas-2016-0310

Linking spawning ground extent to environmental factors — patterns and dispersal during the egg phase of four North Sea fishes

2017· article· en· W2599250635 sur OpenAlexvenueno aff
Hannes Höffle, C.J.G. van Damme, Clive Fox, Stéphanie Lelièvre, Christophe Loots, Richard D.M. Nash, Sandrine Vaz, Peter J. Wright, Peter Munk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalEcologyFisheryBiologyGeographyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have shown that four commercially important demersal species, namely Atlantic cod (Gadus morhua), haddock (Melanogrammus aeglefinus), whiting (Merlangius merlangus), and European plaice (Pleuronectes platessa), spawn in distinct areas across the North Sea. Based on two comprehensive ichthyoplankton surveys in 2004 and 2009, the present study uses generalized additive mixed models to delimit these spawning grounds using the distribution of recently spawned eggs, investigates their relationship to specific environmental conditions, and examines egg dispersal during their development. Results indicate that presence–absence of early stage eggs is more related to temporal and topographic variables, while egg densities are closely linked with hydrography. Egg distribution patterns were relatively consistent during development and only changed near hatching. Compared with historic observations, the location of the spawning grounds appeared stable on the broad scale but centres of egg abundance varied between the surveyed years. Potential effects of long-term climate change and anthropogenic short-term disturbances, such as seismic surveys, on fish reproduction are discussed, pointing out the demand for multispecies studies on these issues.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,249
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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