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Enregistrement W3153433678 · doi:10.3354/meps13704

Unified natural mortality estimation for teleosts and elasmobranchs

2021· article· en· W3153433678 sur OpenAlexafffund
M Dureuil, William H. Aeberhard, K. M. Burnett, RE Hueter, JP Tyminski, Boris Worm

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesOcean Frontier InstituteCanada First Research Excellence FundCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésEstimatorBiologyJuvenileStatisticsLife historyMaximum likelihoodNatural historyFisheryMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural mortality, M , is a key parameter for the assessment and management of living resources but is difficult to observe directly. Therefore, M is often estimated indirectly from life history traits, and it is typically assumed to be invariant over size, age, and time. Such indirect estimators are particularly relevant for data-poor species, including many elasmobranchs (sharks, skates, and rays). However, as commonly used estimators were developed largely with teleost (bony fish) data, their performance for elasmobranchs is currently unknown. Here, we show that the relationship between observed maximum age, t max , and mean adult M is not significantly different between teleosts (n = 105) and elasmobranchs (n = 15). Furthermore, data on 16 teleosts and 2 elasmobranchs suggest that juvenile M can be estimated from adult M when juvenile M is inversely proportional to body length and when a reference length can be provided. We introduce this reference length as the length at the age after which M is assumed to be constant and demonstrate how it can be estimated using the von Bertalanffy growth function and the proportion surviving to t max , which is shown to be approximately 1-2%. The data utilized here also suggest that if t max is unknown it can be estimated from growth information by assuming that 99% of the asymptotic maximum length is reached at t max . Based on these life history parameters, the same indirect M estimators can be utilized for teleosts and elasmobranchs, which may contribute to more reliable assessments of data-poor species.

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 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,777

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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