Local environment affecting northern shrimp recruitment: a comparative study of Gulf of St. Lawrence stocks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate and density-dependent effects are important drivers of recruitment (R). In the Gulf of St. Lawrence (GSL), recent years indicated an exceptional warming of water associated with variations in plankton phenology and fish abundance. At the same time, northern shrimp (Pandalus borealis) recruitment and stock dynamics fluctuated greatly, but the underlying mechanisms remain poorly understood. We estimated recruitment from yearly fisheries independent abundance estimates for three different northern shrimp stocks in the GSL (Sept-Iles, Anticosti, and Esquiman). For 2001–2016, we quantified how northern shrimp R changed in relation to physical variables, phytoplankton bloom characteristics, zooplankton abundance and phenology, and predator biomass. Results indicated that northern shrimp R seemed related to phytoplankton bloom characteristics and resulting zooplankton phenology in addition to northern shrimp adult abundance, rather than to fish predator biomass. Importantly, the significant variables explaining the R were stock specific, implying that environmental variability and stock abundance effects depend on the area considered. In future, Esquiman area might show increasing northern shrimp R under moderate warming but northern shrimp Sept-Iles R might be impaired. These results improve our understanding of stock-specific northern shrimp recruitment dynamics in a changing environment and can ultimately improve its management in the GSL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».