Source water variability as a driver of rockfish recruitment in the California Current Ecosystem: implications for climate change and fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating connections between ocean climate variability and change and recruitment of juvenile fishes to adult populations is critical for understanding variability in stock–recruit dynamics. Recruitment to adult rockfish populations in the California Current Ecosystem (CCE) is highly variable, leading to short- and long-term changes in abundance, productivity, forage availability, and potential fisheries yield. We used regional ocean model output, oceanographic data, and a 34-year time series of pelagic juvenile rockfish to investigate the interaction between changes in CCE source waters, as reflected by physical water mass properties, and recruitment variability. Specifically, variability of “spiciness” on upper water isopycnals explains a substantial fraction of the variation in pelagic juvenile rockfish abundance. High rockfish abundances correspond to cooler, fresher waters with higher dissolved oxygen (i.e., “minty”) conditions, indicative of Pacific subarctic water. By contrast, years of low rockfish abundance are associated with warmer, more saline, and more oxygen-deficient (i.e., “spicy”) conditions, reflecting waters of subtropical or equatorial origin. Transport and source waters in the CCE are key factors determining density-independent processes and subsequent recruitment to adult populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».