Assessing connectivity patterns among management units of the Newfoundland and Labrador shrimp population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Eastern Canadian northern shrimp population, representing one of the most important fisheries in the region, decreased dramatically since the mid‐2000s to a historical low in 2017, but changes were not spatially uniform. Applying a biophysical model within Newfoundland and Labrador ( NL ) management areas, we investigated connectivity processes during the long pelagic larval phase (2–3 months) of Pandalus borealis and key drivers of larval dispersal in different environmental conditions. We selected 3 years representative of contrasting North Atlantic Oscillation ( NAO ) phases to assess potential larval dispersal patterns of the northern shrimp population in NL , and hierarchically assessed the impact of the timing of release (yearly and daily), release location, and vertical migration behaviour on shrimp larval dispersal. Overall, we found that populations located on the northern Newfoundland and Labrador shelf supplied potential settlers to southern populations because of the dominant Labrador Current. Ocean circulation and current velocities during the NAO positive year differed from other years, generating contrasting settlement spatial patterns. Larval release location and vertical migration behaviour were the two most important influences on the strength of larval supply and settlement patterns. Inclusion of diel and ontogenic swimming behaviour increased settlement success of larvae released from inshore areas, regardless of study years. Our study improves understanding of northern shrimp stock‐recruitment relationships, their sensitivity to changing environmental conditions, and spatially non‐homogeneous population decline for bentho‐pelagic species with a long larval phase, which could potentially help improve management strategies.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».