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Enregistrement W3098248232 · doi:10.1139/cjfas-2020-0156

Atlantic bluefin tuna (<i>Thunnus thynnus</i>) in Greenland — mixed-stock origin, diet, hydrographic conditions, and repeated catches in this new fringe area

2020· article· en· W3098248232 sur OpenAlexvenueno aff
Teunis Jansen, Einar Eg Nielsen, Naiara Rodríguez‐Ezpeleta, Haritz Arrizabalaga, Søren Post, Brian R. MacKenzie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNordisk MinisterrådEusko Jaurlaritza
Mots-clésFisheryTunaThunnusHydrographyScombridaeStock (firearms)GeographyBiologyStock assessmentOceanographyFish <Actinopterygii>Fishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on collaboration with the Greenlandic fishing fleet, we document the presence of Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) in most years from 2012 to 2018 in the waters east of Greenland (northern Irminger Sea). In total, 84 individuals have been registered as bycatch in the commercial fisheries in Greenland waters, which indicates that the first catch of three individuals in 2012 was not a single extreme observation, but that East Greenland waters have become a new outer limit of an expanded tuna habitat. Genetic analyses indicate that specimens from this region are mostly of Mediterranean origin with a small proportion originating from the Gulf of Mexico stock. Stomach content analysis suggests that the main prey is Atlantic mackerel (Scomber scombrus). The tunas ranged in size from 140 to 270 cm, corresponding to an estimated age range of 5–16 years; most were probably mature. The wide size–age range suggests that many year classes are participating in the migration to this region. Sea temperatures during summer have been above the long-term average in recent years of interest. Summer residence of bluefin tuna in the region could be due to a combination of increasing temperatures and higher overall abundances of both bluefin tuna and a key prey species (Atlantic mackerel).

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)0,000
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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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