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Enregistrement W2911498471 · doi:10.3354/meps12873

Implications of extremely high recruitment: crowding and reduced growth within spatial closures

2019· article· en· W2911498471 sur OpenAlexaboutno aff
N. David Bethoney, KDE Stokesbury

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScallopCrowdingFishingFisheryEcologyBiologyPopulationGeographyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of density on population dynamics is a fundamental concept of ecology; however, observations of marine populations affected by density are rare.Recently, extremely high abundances of Atlantic sea scallops Placopecten magellanicus have persisted over a wide range of their distribution, including 2 adjacent areas on Browns Bank, Canada, that were closed to fishing from 2014 to 2016.We hypothesized that the closures, named C2 and C3, would work as expected, i.e. scallop abundance would decrease through time due to natural mortality, while yield would substantially increase due to growth.To test this, we compared the density (number of scallops per unit area), crowding levels (number of scallops around an individual scallop), and shell growth of scallops through the closures.Despite similar scallop densities in each area, crowding levels were significantly higher within area C2 than in C3.This contrasting result suggests the intensity of scallop aggregation was significantly higher in area C2.This area also had individuals with reduced shell height growth in the final year of the closure.Combined, the results show yield was lost between Years 2 and 3 in area C2 while yield increased through time in area C3.The different levels of crowding between the 2 areas may explain the different growth patterns; factors causing discrepancies in scallop growth can be related to aggregation intensity.Spatial closures to increase fishery yield are commonly thought of as 'money in the bank', but divergences from typical patterns, in this case growth, suggest considering these areas as shorter term 'windows of opportunity' will help their management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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