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Enregistrement W2944095291 · doi:10.1139/cjfas-2018-0458

Influence of wind events on larval fish mortality rates in the southern California Current Ecosystem

2019· article· en· W2944095291 sur OpenAlexvenueno aff
Brendan D. Turley, Ryan R. Rykaczewski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEngraulisIchthyoplanktonAnchovyPlanktonFisheryBiologyForagingWater columnZooplanktonPelagic zoneSardineOceanographyMarine ecosystemPredationPacific decadal oscillationEnvironmental scienceEcologyEcosystemSea surface temperatureAbundance (ecology)Fish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind-induced mixing can affect the vertical distribution of plankton in the upper water column, influencing the prey available for larval fishes. The stable ocean hypothesis proposes that periods of calm winds facilitate the development of plankton layers at concentrations sufficient for successful larval foraging and increased survival. Conversely, storm events redistribute prey, leading to reduced foraging success. Here, we investigate this hypothesis by comparing larval fish mortality rates estimated from 37 years of ichthyoplankton data against metrics of wind events defined as storms and calm periods. Contrary to expectations, we found that mortality for Pacific hake (Merluccius productus) significantly decreased as storm events increased in the southern California Current Ecosystem. Mortality rates for northern anchovy (Engraulis mordax), Pacific sardine (Sardinops sagax), Pacific mackerel (Scomber japonicus), and jack mackerel (Trachurus symmetricus) had no relationship to storms, and no species’ mortality rates were related to the number of calm events. Our results highlight the differing sensitivities of larval survival among fishes in the region and indicate that responses to atmospheric processes are species-dependent.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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