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Enregistrement W2897955301 · doi:10.1139/cjfas-2017-0565

Local egg production and larval losses to advection contribute to interannual and long-term variability of American lobster (<i>Homarus americanus</i>) settlement intensity

2018· article· en· W2897955301 sur OpenAlexafffundvenue
Louise Gendron, Denis Lefaivre, Bernard Sainte‐Marie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésHomarusAmerican lobsterJuvenilePopulationBenthic zoneLarvaBiologyFisheryEcologyOceanographyCrustaceanDemographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

American lobster (Homarus americanus) egg production and settlement intensity were examined over a 19-year period (1995–2013) in the Gulf of St. Lawrence at the Magdalen Islands (MI), where the population is spatially isolated during the benthic phase. Settlement and hatch dates by year were back-calculated from observed young-of-the-year size structure and juvenile and larval growth models. Drift of locally released larvae, from stage I to the end of stage III, was simulated using an ocean circulation model. Settlement intensity was related positively to egg production and negatively to drift distance. There was a strong positive trend in settlement intensity explained largely by increasing egg production, as well as by declining larval duration and drift distance. In the last years of the study, settlement intensity may have been limited by nursery saturation. The results suggest that demographic connectivity through larval drift is highly dynamic in time and that it declined during our study period. The demographic dependence of the MI lobster population on other populations in the Gulf of St. Lawrence is probably low.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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