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Enregistrement W3135794066 · doi:10.3389/fmars.2021.579946

Comparative Modeling of Cod-Capelin Dynamics in the Newfoundland-Labrador Shelves and Barents Sea Ecosystems

2021· article· en· W3135794066 sur OpenAlexafffundabout
Mariano Koen‐Alonso, Ulf Lindstrøm, Andrew R. Cuff

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFogarty International CenterFisheries and Oceans CanadaHavforskningsinstituttet
Mots-clésCapelinGadusAtlantic codFishingFisheryCod fisheriesEcosystemStock (firearms)Environmental scienceMarine ecosystemFish stockEcologyGeographyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Atlantic cod ( Gadus morhua ) stocks in the Newfoundland-Labrador Shelves (NL) and Barents Sea (BS) ecosystems have shown divergent trajectories over the last 40 years. Both stocks experienced either an important decline (BS) or a collapse (NL) in the mid-1980s and early 1990s, respectively. After these population reductions, the BS stock quickly rebounded and it is currently at record high levels, while the NL stock, despite showing some improvement since the mid-2000s, remains at low levels. Fishing and environmental conditions are known to be important drivers of cod dynamics in both ecosystems, especially the availability of high energy prey like capelin ( Mallotus villosus ), however, the question of how different or similar these two stocks truly are remains. Could, for example, the NL cod stock rebuild if presented to conditions like the ones experienced by BS cod? To explore such questions, we developed a simple biomass dynamic model for cod using a bioenergetic-allometric approach. This model includes fisheries catches and capelin availability as external drivers and was implemented for both ecosystems. Despite the contrasting trends, the model produced very good fits, and showed some remarkably similar estimated parameters in both systems. We explored these similarities by (a) performing the thought experiment of transferring cod stocks between ecosystems by switching estimated key parameters between models and comparing the output, and (b) implementing an integrated model architecture which allowed fitting common parameters for both stocks to evaluate the similarity of key vital rates. Our results indicate that cod trajectories in NL and BS can be reliably described using simple bioenergetic-allometric arguments, fishery catches, and capelin availability. Model parameters that encapsulate intrinsic vital rates were not significantly different between stocks. This indicates that NL and BS cod stocks are biologically similar, and that the differences in their trajectories are driven by the ecosystem context in which these stocks are embedded, and suggests that the NL stock would be expected to rebuild if enough capelin were available. This also indicates that capelin status and trend should be an important consideration for effective management of these cod stocks.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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