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Enregistrement W2790345628 · doi:10.3354/meps12532

Evidence for reproductive senescence in a broadly distributed harvested marine fish

2018· article· en· W2790345628 sur OpenAlexaboutno aff
HP Benoît, DP Swain, Jeffrey A. Hutchings, D. Knox, Thomas Doniol‐Valcroze, CM Bourne

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFisheryClupeaFecunditySenescenceFish <Actinopterygii>HerringEcologyGeographyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 592:207-224 (2018) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps12532 Evidence for reproductive senescence in a broadly distributed harvested marine fish Hugues P. Benoît1,2,6,*, Douglas P. Swain1, Jeffrey A. Hutchings2, Derek Knox3, Thomas Doniol-Valcroze4,7, Christina M. Bourne5 1Fisheries and Oceans Canada, Gulf Fisheries Centre, Moncton, NB E1C 9B6, Canada 2Department of Biology, Dalhousie University, Halifax, NS B3H 4J1, Canada 3Fisheries and Oceans Canada, St. Andrews Biological Station, 531 Brandy Cove Road, St. Andrews, NB E5B 2L9, Canada 4Fisheries and Oceans Canada, Maurice Lamontagne Institute, Mont Joli, QC G5H 3Z4, Canada 5Fisheries and Oceans Canada, Northwest Atlantic Fisheries Centre, St. John's, NL A1C 5X1, Canada 6Present address: Fisheries and Oceans Canada, Maurice Lamontagne Institute, Mont Joli, QC G5H 3Z4, Canada 7Present address: Fisheries and Oceans Canada, Pacific Biological Station, Nanaimo, BC V9T 6N7, Canada *Corresponding author: hugues.benoit@dfo-mpo.gc.ca ABSTRACT: Senescence is the physiological deterioration of adult organisms leading to an age-specific decline in fitness principally associated with an increase in mortality rate (actuarial senescence) and decline in fecundity (reproductive senescence). Senescence is common in natural populations of many taxa; however, there are few examples among fishes, even though they are the most speciose vertebrates and comprise a disproportionate number of long-lived animal species. A notable example in fish is Norwegian spring-spawning Atlantic herring Clupea harengus, which experiences actuarial senescence. Given expected associations between actuarial and reproductive senescence, Atlantic herring likely also experience reproductive senescence. We examined biological data obtained over 4 decades for 15 Canadian Atlantic herring stocks for evidence of reproductive senescence. Age- and length-specific increases in the relative frequency of morphologically non-reproductive herring and age-related decreases in reproductive investment were consistent with reproductive senescence in both sexes, combined with a post-reproductive increase in growth rate. Available evidence was not consistent with 2 alternative hypotheses: delayed maturation combined with higher survival for late-maturing fish, or an increasing frequency of skipped spawning with age. Although the incidence of post-reproductive herring was generally low, this was likely because very few individuals survive to older ages due to fishing. The present study presents the first strong example of reproductive senescence in a marine fish, notably one that is both ecologically important and a target of large fisheries throughout its range. KEY WORDS: Atlantic herring · Clupea harengus · Senescence · Post-reproductive · Life history · Lifetime reproductive value Full text in pdf format Supplementary material PreviousNextCite this article as: Benoît HP, Swain DP, Hutchings JA, Knox D, Doniol-Valcroze T, Bourne CM (2018) Evidence for reproductive senescence in a broadly distributed harvested marine fish. Mar Ecol Prog Ser 592:207-224. https://doi.org/10.3354/meps12532 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 592. Online publication date: March 29, 2018 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2018 Inter-Research.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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