Lifetime hormone profiles for a long-lived teleost: opercula reveal novel estimates of age-specific reproductive parameters and stress trends in yelloweye rockfish (<i>Sebastes ruberrimus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries management relies on accurate population models for estimating biomass and setting harvest goals; however, physiological data for estimating reproductive parameters in population models are difficult to acquire. Here, lifetime reproductive (progesterone and estradiol) and stress-related (cortisol) hormones were measured in annually deposited growth increments in female yelloweye rockfish ( Sebastes ruberrimus) opercula ( N = 22 females, sampled ages 1–90 years). Analyses of these profiles (∼1-year resolution) provided estimates of physiological (complete puberty) and functional age of sexual maturity (females spawn and contribute larvae to the population) and spawning frequency, with lifetime trends of reproduction and stress. The descriptive mean age of physiological sexual maturity was 11 ± 1 years (standard error (SE)), whereas functional age of maturity was 17 ± 2 years. The estimate of marginal mean spawning frequency was 45.1% ± 5.1%. Stress data (∼15% of females experienced distress events) suggested that females were potentially resilient or not exposed to chronic stressors. Although preliminary, we provide a novel method to estimate age-specific reproductive parameters for proper age-based population modeling of a human-targeted teleost.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».