Environmental drivers influencing the abundance of round sardinella (Sardinella aurita) and European sprat (Sprattus sprattus) in different areas of the Mediterranean Sea
Notice bibliographique
Résumé
Data on Sardinella aurita (round sardinella) and Sprattus sprattus (European sprat) in the Mediterranean Sea are limited due to their scarce commercial interest, at least in European countries. Yet, these two small pelagic fish, sitting at opposite ends of the thermal range, could be interesting sentinel species to monitor the effects of climate change in the basin. Using the Mediterranean International Acoustic Surveys (MEDIAS) – the most extensive source of information on these species – we analyzed their biomass in several geographical subareas of the central and western Mediterranean Sea in relation to satellite-derived environmental parameters. Our findings highlight that the S. aurita biomass responded to temperature, salinity, chlorophyll concentration and sea level anomaly, depending on the GSA examined, whereas the S. sprattus biomass correlated significantly with salinity in GSA 6, with salinity and chlorophyll concentration in GSA 7, and with sea level anomaly in GSA 17. These data widen our knowledge of the factors that contribute to the ecology of these species. Further studies of their spatial distribution and of their interactions with other small pelagic species, predators and prey are needed to depict a more comprehensive scenario.
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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 ».