Factors driving spatial variation in egg survival of an ecologically and culturally important forage fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low trophic‐level forage fish are experiencing global declines, influencing coupled human–ocean systems worldwide. Along the northwest coast of North America, declining trajectories of Pacific herring (Clupea pallasii) have prompted interest in improving the understanding of its population and community dynamics to better guide future conservation and management strategies. To improve future population estimates and understanding of the ecological factors governing herring egg survival, the magnitude, spatial variation and mechanisms driving herring egg loss rates were quantified. This was achieved by way of repeated observational field surveys and a predator exclusion experiment. Observational surveys revealed that regional egg loss rates (Z) were substantial and ranged from 0.101 ± 0.019 to 0.134 ± 0.028, the equivalent of 88–94% egg loss over a 21 day incubation period, or 50–60% egg loss over 6.8 days, the average time lag between spawn deposition and annual egg surveys. Furthermore, spatial variation was high, with egg loss rates varying 5‐fold among study sites. Depth, time since spawn, and spawn area were primary spatial drivers of egg loss, but predator abundance and exposure were secondarily important. Experimental evidence showed that benthic predation and habitat type were strong drivers of egg loss, suggesting that a high proportion of eggs, particularly those spawned on benthic substrates, are consumed by predators. These results have important conservation implications for managers and ecologists seeking to estimate herring biomass and to understand the environmental influences on predator–prey interactions that affect herring dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».