Developing Baltic cod recruitment models. I. Resolving spatial and temporal dynamics of spawning stock and recruitment for cod, herring, and sprat
Notice bibliographique
Résumé
The Baltic Sea comprises a heterogeneous oceanographic environment influencing the spatial and temporal potential for reproductive success of cod (Gadus morhua) and sprat (Sprattus sprattus) in the different spawning basins. Hence, to quantify stock and recruitment dynamics, it is necessary to resolve species-specific regional reproductive success in relation to size, structure, and distribution of the spawning stock. Furthermore, as species and fisheries interactions vary between areas, it is necessary to include these interactions on an area-specific basis. Therefore, area-disaggregated multispecies virtual population analyses (MSVPA) were performed for interacting species cod, herring (Clupea harengus), and sprat in the different subdivisions of the Central Baltic. The MSVPA runs revealed distinct spatial trends in population abundance, spawning biomass, recruitment, and predation-induced mortality. Results, when evaluated with respect to trends in population sizes from research surveys, were similar for the cod and sprat stocks but different for herring. Horizontal distributions from MSVPA runs and research surveys indicate that cod and sprat undergo migrations between basins during different life stages. This is an observation potentially influencing estimates for the different stock components but not affecting the overall stock sizes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».