Modelling Atlantic mackerel spawning habitat suitability and its future distribution in the north‐west Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated the effect of environmental conditions on Atlantic mackerel spawning habitat in the southern Gulf of St. Lawrence (sGSL). Based on generalized additive models, we (i) modelled the optimal spawning habitat of mackerel in the sGSL using daily egg production (DEP) in June, (ii) predicted known and new potential present spawning habitats in the GSL and the north‐west Atlantic, and (iii) assessed how they respond to future climate change. Our findings showed that both mackerel presence–absence and given‐presence DEP were associated with sea surface temperature (10–16.5°C), salinity above 31 and depth < 120 m. Adding zooplankton showed a marked effect on the DEP given‐presence compared to the presence–absence. Predictions of spawning habitats under present (1999–2012) and future scenario (2066–2085) conditions were estimated from the presence–absence model without zooplankton, using physical conditions of the BNAM. Under present conditions, our model predicted well the main spawning habitat in the sGSL and other known secondary spawning habitats in the northern GSL (nGSL), the western and southern Newfoundland, and the north‐west Atlantic coast. Under future conditions, our study suggests that spawning habitats in the sGSL and the nGSL would expand. Our results, therefore, suggest that mackerel could benefit from a warmer GSL, minimizing the potential for a northward migration of the stock due to decreasing suitability of the sGSL as its main spawning ground, and a new but spatially limited potential habitat in Newfoundland coasts. These results can be used to inform stock management and develop adaptive management plans in the context of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».