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Enregistrement W4224998081 · doi:10.3389/fmars.2022.828412

Global-Scale Environmental Niche and Habitat of Blue Shark (Prionace glauca) by Size and Sex: A Pivotal Step to Improving Stock Management

2022· article· en· W4224998081 sur OpenAlexaff
Jean‐Noël Druon, Steven E. Campana, Frédèric Vandeperre, Fábio Hissa Vieira Hazin, Heather D. Bowlby, Rui Coelho, Nuno Queiroz, Fabrizio Serena, Francisco J. Abascal, Dimitrios Damalas, Michael K. Musyl, Jon López, Barbara A. Block, Pedro Afonso, Heidi Dewar, Philippe S. Sabarros, Brittany Finucci, Antonella Zanzi, Pascal Bach, Inna Senina, Fulvio Garibaldi, David Sims, Joan Navarro, Pablo Cermeño, Agostino Leone, Guzmán Díez, María Teresa Carreón Zapiain, M. Deflorio, Evgeny V. Romanov, Armelle Jung, Matthieu Lapinski, Malcolm P. Francis, Humberto Hazin, Paulo Travassos

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesInstituto Nacional de Pesca y AcuaculturaInstituto Español de OceanografíaUniversidade do PortoNatural Environment Research CouncilCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationUniversity of SouthamptonNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKNational Institute of Water and Atmospheric ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAbiotic componentHabitatEcologyFisheryBiologySea surface temperatureForagingNicheOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blue shark ( Prionace glauca ) is amongst the most abundant shark species in international trade, however this highly migratory species has little effective management and the need for spatio-temporal strategies increases, possibly involving the most vulnerable stage or sex classes. We combined 265,595 blue shark observations (capture or satellite tag) with environmental data to present the first global-scale analysis of species’ habitat preferences for five size and sex classes (small juveniles, large juvenile males and females, adult males and females). We leveraged the understanding of blue shark biotic environmental associations to develop two indicators of foraging location: productivity fronts in mesotrophic areas and mesopelagic micronekton in oligotrophic environments. Temperature (at surface and mixed layer depth plus 100 m) and sea surface height anomaly were used to exclude unsuitable abiotic environments. To capture the horizontal and vertical extent of thermal habitat for the blue shark, we defined the temperature niche relative to both sea surface temperature ( SST ) and the temperature 100 m below the mixed layer depth ( T mld+100 ). We show that the lifetime foraging niche incorporates highly diverse biotic and abiotic conditions: the blue shark tends to shift from mesotrophic and temperate surface waters during juvenile stages to more oligotrophic and warm surface waters for adults. However, low productivity limits all classes of blue shark habitat in the tropical western North Atlantic, and both low productivity and warm temperatures limit habitat in most of the equatorial Indian Ocean (except for the adult males) and tropical eastern Pacific. Large females tend to have greater habitat overlap with small juveniles than large males, more defined by temperature than productivity preferences. In particular, large juvenile females tend to extend their range into higher latitudes than large males, likely due to greater tolerance to relatively cold waters. Large juvenile and adult females also seem to avoid areas with intermediate SST (~21.7-24.0°C), resulting in separation from large males mostly in the tropical and temperate latitudes in the cold and warm seasons, respectively. The habitat requirements of sensitive size- and sex-specific stages to blue shark population dynamics are essential in management to improve conservation of this near-threatened 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)0,001
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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