Environmental drivers of golden tilefish (<i>Lopholatilus chamaeleonticeps</i>) commercial landings and catch‐per‐unit‐effort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We explored a range of potential low and high‐frequency environmental drivers of fishery production (landings) and catch‐per‐unit‐effort (CPUE) for northern and southern stocks of golden tilefish ( Lopholatilus chamaeleonticeps ), a stenothermic species that prefers a narrow band of habitat along the continental shelf and upper slope of the eastern US. Random forest regression, a machine learning technique, was used to examine the impact of numerous and sometimes correlated environmental covariates. We used important random forest covariates to inform construction of a more parsimonious generalized additive mixed model for each data type and stock. We identified several potential environmental drivers of golden tilefish fishery and stock dynamics, including low‐frequency climate indices, oceanographic currents, and high‐frequency oceanographic conditions. Both Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) and North Atlantic Oscillation indices were associated with historical golden tilefish landings for the northern stock spanning 1915–2000 at lags of 7 and 3–4 years, respectively. CPUE for both stocks (north: 1995–2017, south: 1994–2018) was associated with the AMO and oceanographic currents. In addition, northern stock CPUE was negatively related to Labrador Current flow and positively related to northerly position of the Gulf Stream. Southern stock CPUE was associated with seasonal Florida Current transport, monthly sea surface temperatures, and latitude. Oceanographic currents and water temperature primarily influenced within‐year CPUE, indicating a potential effect on adult fish or fisher behavior. In contrast, low‐frequency climate indices were associated with CPUE and landings at lags of 3–7 years, indicating their primary impact was on recruitment strength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».