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Enregistrement W3011453416 · doi:10.3354/meps13286

Relationships between temperature and Pacific hake distribution vary across latitude and life-history stage

2020· article· en· W3011453416 sur OpenAlexaboutno aff
Michael J. Malick, ME Hunsicker, MA Haltuch, SL Parker-Stetter, Aaron M. Berger, Kristin N. Marshall

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésHakeMerlucciusBiomass (ecology)OceanographyLatitudeGeneralized additive modelEnvironmental scienceSpatial distributionFisheryPacific decadal oscillationDistribution (mathematics)GeographySea surface temperatureEcologyBiologyFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental conditions can have spatially complex effects on the dynamics of marine fish stocks that change across life-history stages. Yet the potential for non-stationary environmental effects across multiple dimensions, e.g. space and ontogeny, are rarely considered. In this study, we examined the evidence for spatial and ontogenetic non-stationary temperature effects on Pacific hake Merluccius productus biomass along the west coast of North America. Specifically, we used Bayesian additive models to estimate the effects of temperature on Pacific hake biomass distribution and whether the effects change across space or life-history stage. We found latitudinal differences in the effects of temperature on mature Pacific hake distribution (i.e. age 3 and older); warmer than average subsurface temperatures were associated with higher biomass north of Vancouver Island, but lower biomass offshore of Washington and southern Vancouver Island. In contrast, immature Pacific hake distribution (i.e. age 2) was better explained by a nonlinear temperature effect; cooler than average temperatures were associated with higher biomass coastwide. Together, our results suggest that Pacific hake distribution is driven by interactions between age composition and environmental conditions and highlight the importance of accounting for varying environmental effects across multiple dimensions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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