MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2952718687 · doi:10.3354/meps13029

Fish population growth in the Gulf of St Lawrence: effects of climate, fishing and predator abundance

2019· article· en· W2952718687 sur OpenAlexaff
Pablo Brosset, Joël M. Durant, Elisabeth Van Beveren, Stéphane Plourde

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingCapelinPopulationFisheryDemersal fishFish stockPredationHerringPelagic zonePopulation growthOverexploitationDemersal zoneApex predatorClimate changeForage fishTrophic cascadeFisheries scienceEcologyBiologyPredatorFisheries managementFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate variability, fishing and predation are the main factors affecting fish population dynamics. In this study, the drivers of population growth variability were investigated for 7 fish stocks (2 cod, 4 herring and 1 mackerel stock) in the Gulf of St. Lawrence (NW Atlantic). The annual population growth sensitivity to both recruitment and survival (i.e. how much population growth depends on recruitment and survival) was estimated through elasticity analyses before being linked to harvesting history as well as environmental conditions (climate and predation). Stock-specific generalized additive models showed that population growth was most sensitive to recruitment variability with decreasing fish generation time, increasing water temperature and, in some cases, with predation. The dependence of population growth on recruitment, however, was generally close to 0, albeit higher for pelagic stocks than for demersal ones. This indicates that adult survival was more important than recruitment in shaping population growth and thus population size. As climate mainly acts on recruitment while fishing affects adult survival, management efforts seem more important than climate variability in regulating population growth, especially for long-lived cod. Nevertheless, population growth may become increasingly dependent on recruitment variability with warming waters; therefore, more flexible management strategies should be developed to cope with these oscillations.

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 enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,552

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMarine Ecology Progress SeriesMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207