10.1016/0967-0653(96)83224-8
Notice bibliographique
Résumé
We applied a stage-specific population matrix, the Lefkovitch matrix, to the northern anchovy Engraulis mordax and the Pacific sardine Sardinops sagax to determine which vital rates in the life history have the most effect on population growth. Three vital rates considered are the daily stage-specific instantaneous mortality rate, stage duration and daily age-specific fecundity per female. The models incorporate variability in growth rates among individuals and link simpler stage-based and more complicated individual-based modeling approaches. The elasticity of population growth rate for anchovy (percentage change from a 1 % change of a vital rate) was greatest for mortality in yolk-sac larvae, fecundity of 2 yr old fish (111 to 135 mm), and stage duration in late larvae (11 to 35 mm). For sardine, elasticity was greatest for mortality in life stages of egg and yolk-sac larvae, fecundity of 5 and 6 yr old fish (211 to 250 mm), and stage duratlon in the early larvae (5 to 10 mm). When stage duration was variable, elasticity was !:;(l as large as when stage duration was constant, indicating that sensitivity of populations to changes in vital rates IS reduced by variation In growth rates. Population growth rates for both specles increased with variance in individual growth rates. Thus, a population with individuals that grow at varying rates is more likely to increase. Our models indicate that growth rates are important determinants of population growth and recruitment and it is likely that growth and mortality rates are linked. We suggest, therefore, that inexpensive estimates of larval growth rates could be used to help forecast future recruitment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,988 | 0,990 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».