MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3008899997 · doi:10.1016/j.ecolind.2020.106146

Linking individual physiological indicators to the productivity of fish populations: A case study of Atlantic herring

2020· article· en· W3008899997 sur OpenAlexaff
Marta Moyano, Björn Illing, Patrick Polte, Paul Kotterba, Yury Zablotski, Tomas Gröhsler, Patricia Hüdepohl, Steven J. Cooke, Myron A. Peck

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesHorizon 2020National Oceanic and Atmospheric AdministrationDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésHerringProductivityJuvenileBiologyPopulationAtlantic herringFishingFisheryLarvaEcologyEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physiological measures can help to identify environmental thresholds that constrain organismal-level performance. Relating these thresholds, in a cause-and-effect manner, to long-term changes in the vital rates (e.g. growth, survival, reproduction) of wild populations has the potential to generate robust science advice needed to support conservation efforts. Here we investigate the hypothesis that the decreasing annual productivity (i.e. larval and juvenile abundances) of Western Baltic Spring-Spawning (WBSS) herring over the last decade is linked to warmer springs exceeding the physiological optimum of early life stages. First, we used laboratory experiments to identify the optimal and arrhythmia-inducing temperatures for cardiac function in herring larvae (approx. 16 °C and 21 °C, respectively), which were not significantly influenced by rearing temperature (7, 11 or 15 °C). These laboratory results matched well the decreased growth rates determined in the wild for larvae at temperatures beyond 17 °C. Second, we calculated a thermal threshold index based on the number of days above the optimal 16 °C threshold during the herring spawning time (March-June), which significantly increased from 1992 to 2017 for a major spawning ground of WBSS herring. Over the same time period, the thermal threshold index was significantly correlated to decreased annual productivity of WBSS herring. This finding suggests that warming is at least partially responsible for the steady decline in annual productivity of this population over the past decade. This study adds to the growing body of evidence that physiological measurements can be used as indicators of population resilience, and that the knowledge gained from laboratory experiments can be translated into advice for effective single-species (and eventually ecosystem-based) conservation and 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcological IndicatorsMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207