Increasing Occurrence of Atlantic Bluefin Tuna on Atlantic Herring Spawning Grounds: A Signal of Escalating Pelagic Predator–Prey Interaction?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predation can be a significant source of natural mortality for small pelagic fish species, rivaling or exceeding fishery removals. Failure to account for changes in natural mortality can introduce uncertainty in the assessment and management of these stocks. In this study, a 10-year span of hydroacoustic data was used to detect Bluefin Tuna Thunnus thynnus on two major fall spawning grounds of Atlantic Herring Clupea harengus, an economically and ecologically valuable forage fish species in the southern Gulf of St. Lawrence (sGSL). Average Bluefin Tuna detections increased 22-fold from 2002 to 2012 on both spawning grounds independently of Atlantic Herring density or aggregation size. This increase is directionally consistent but larger than changes in other Bluefin Tuna population indices. Preliminary estimates of annual Atlantic Herring consumption doubled across the time series, reaching values of 4,300–20,000 metric tons in recent years. This would suggest that Bluefin Tuna are among the most important consumers of Atlantic Herring in the sGSL. These findings are key for an ecosystem-based approach to the assessment and management of both Atlantic Herring and Bluefin Tuna in the sGSL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».