Environmental variability controls recruitment but with different drivers among spawning components in Gulf of St. Lawrence herring stocks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The factors affecting herring recruitment are still poorly understood, complicating the prediction of stock dynamics and the choice of operational management strategies. We investigated effects of intrinsic ( SSB ) and extrinsic factors (physical and biological environments, including competition and predation) on recruitment of the spring and fall spawning components of each of the two herring stocks occurring in the Gulf of the St. Lawrence between 1971 and 2014. Effects of potential explanatory factors on recruit (age 2) abundance were tested using Generalized Additive Models. Model fit was significantly improved by incorporating both physical and biological environmental variability, but effects of herring SSB and predation were not significant. Indices of zooplankton abundance and phenology explained more variance in recruitment than physical indices. Our results emphasize the dominance of bottom‐up processes over SSB in the regulation of herring recruitment. Environmental variability did not seem to act uniformly on the recruitment of either stock or their respective spawning components. A long‐term trend of decreasing recruitment in spring spawners was associated with a long‐term decline in abundance of cold water copepods. In fall spawners, optimal recruitment was dependent on warmer environmental conditions combined with an adequate supply (species composition and phenology) of zooplankton. These results provide the first empirical evidence that spring and fall spawning herring are adapted to contrasting environmental conditions and shed light on the potential mechanisms linking herring recruitment to key zooplankton community characteristics and phenology. Management strategies can be improved by incorporating this new knowledge on environmental drivers of herring recruitment.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».