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Enregistrement W2801915138 · doi:10.1002/mcf2.10021

Does What Goes up Also Come Down? Using a Recruitment Model to Balance Alewife Nutrient Import and Export

2018· article· en· W2801915138 sur OpenAlexaff
Betsy L. Barber, A. Jamie F. Gibson, Andrew O'Malley, Joseph Zydlewski

Notice bibliographique

RevueMarine and Coastal Fisheries · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésEscapementNutrientFisheryHabitatBiologyEcologyAlewifeProductivityFish migrationEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Migrating adult Alewives Alosa pseudoharengus are a source of marine-derived nutrients on the East Coast of North America, importing nitrogen and phosphorus into freshwater habitats. Juvenile migrants subsequently transport freshwater-derived nutrients into the ocean. We developed a deterministic model to explore the theoretical nutrient dynamics of Alewife migrations at differing spawner abundances. Net nutrient balance was calculated relative to these abundances along the spawner–recruit curve. The ecological consequences of these subsidies in a particular watershed depend on the magnitude of adult escapement relative to the habitat's carrying capacity for juveniles. At low escapement levels and assuming complete habitat access, the number of recruits produced per spawner was high and juvenile nutrient export dominated. At high escapement levels, fewer recruits were produced per spawner because recruitment is density dependent. As a result, adult nutrient import dominated. At varying levels of freshwater productivity and fisheries mortality for upstream spawners, this trend remained the same while the magnitude of the endpoints changed. Productivity level was the major determinant of export, while fisheries mortality had the strongest effect on adult import. The dynamics of this nutrient trade-off are important for managers to consider as a recovering population will likely shift from net export to net import as escapement increases. This transition will be sensitive to both harvest rates and to fish passage efficacy at dams and other barriers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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