Fishing, predation, and temperature drive herring decline in a large marine ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Since 1960, landings of Atlantic herring have been the greatest of any marine species in Canada, surpassing Atlantic cod and accounting for 24% of the total seafood harvested in Atlantic Canada. The Scotian Shelf-Bay of Fundy herring fisheries (NAFO Division 4VWX) is among Canada's oldest and drives this productivity, accounting for up to 75% of the total herring catch in some years. The stocks' productivity and overall health have declined since 1965. Despite management measures to promote recovery implemented since 2003, biomass remains low and is declining. The factors that drive the productivity of 4VWX herring are primarily unresolved, likely impeding the effectiveness of management actions on this stock. We evaluated potential drivers of herring variability by analyzing 52 time-series that describe the temporal and spatial evolution of the 4VWX herring population and the physical, ecological, and anthropogenic factors that could affect them using structural equation models. Variation in herring biomass was best accounted for by the exploitation rate's negative effect and the geographic distribution of fishing and recruitment. Thermal phenology and temperature adversely and egg predation positively impacted the early life stage mortality rate and, ultimately, adult biomass. These findings are broadly relevant to fisheries management, but particularly for 4VWX herring, where the current management approach does not consider their early life stage dynamics or assess them within the ecosystem or climate change contexts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».