Connectivity, persistence, and loss of high abundance areas of a recovering marine fish population in the Northwest Atlantic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
) has been increasing since the mid-2000s, concomitant with increasing interest from the fishing industry. Currently, our knowledge about halibut ecology is limited, and the lack of recovery in other collapsed groundfish populations has highlighted the danger of overfishing local concentrations. Here, we apply a Bayesian hierarchical spatiotemporal approach to model the spatial structure of juvenile Atlantic halibut over 36 years and three fisheries management regimes using three model parameters to characterize the resulting spatiotemporal abundance structure: persistence (similarity of spatial structure over time), connectivity (coherence of temporal pattern over space), and spatial variance (variation across the seascape). Two areas of high juvenile abundance persisted through three decades whereas two in the northeast are now diminished, despite the increased abundance and landings throughout the management units. The persistent areas overlap with full and seasonal area closures, which may act as refuges from fishing. Connectivity was estimated to be 250 km, an order of magnitude less than the distance assumed by the definition of the Canadian management units (~2,000 km). The underlying question of whether there are distinct populations within the southern stock unit cannot be answered with this model, but the smaller ~250 km scale of coherent temporal patterns suggests more complex population structure than previously thought, which should be taken into consideration by fishery management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».