Combining information on otolith morphometrics and larval connectivity models to infer stock structure of Plectropomus leopardus in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
The leopard coral grouper Plectropomus leopardus is a high-value fish species in the live reef fish for food trade (LRFFT), with stocks declining continually due to increasing market demands and unsustainable fishing practices. Managing this resource is difficult due to lack of biological information on local stocks. This paper utilized phenotypic- and model-based methods to discriminate stocks of P. leopardus in 3 LRFFT hubs in the Philippines (Taytay, Quezon, and Tawi-Tawi). Phenotypic variation among sites was assessed using shape descriptors and landmark data of otoliths, while patterns of connectivity were inferred from a dispersal model of coral grouper larvae. Inferences suggest (1) the presence of distinct phenotypic stocks and (2) limited larval connectivity among sites. There was an inconsistency with how otolith shape discriminated stocks. While shape descriptors identified Tawi-Tawi as a separate unit, landmark data differentiated Quezon from the other sites. This suggests that different processes may influence otolith shape, thereby presenting a caveat when using otolith morphometrics in stock discrimination. Meanwhile, the dispersal model showed that Quezon and Tawi-Tawi distribute larvae primarily to the West Philippine Sea and Celebes Sea, respectively. Although the model showed that Taytay supplies larvae to both Quezon and Tawi-Tawi, these connections were weak. Model inferences showing all sites as important larval sources to different reefs, coupled with the presence of distinct phenotypic stocks based on otolith shape, suggest that each LRFFT hub is an independent management unit. Thus, identifying key drivers of stock decline is crucial in developing site-specific fishery management approaches.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».