Standard histological techniques systematically under‐estimate the size fish start spawning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Beverton & Holt's (1957) functional definition of maturity in fish ( L 50 ), as being the size class in which 50% of individuals begin producing gametes in some proportion to body weight, is widely used in assessment models to estimate spawning stock biomass, and manage the minimum size of capture. Standardized histological techniques for estimating L 50 apply physiological definitions that identify cellular or hormonal markers indicating individuals are capable of producing gametes. Few studies have examined how those phases of gonadal development correlate with reproductive behaviour or reproductive output. We compare histological estimates of L 50 for 10 species of reef fish from Palau, with the size composition of catches, surveys and spawning aggregations, and interpret those comparisons with simulation modelling. Our study shows that the histological L 50 estimates coincide with the size species begin ontogenetically shifting between juvenile and adult habitat, and with the size the smallest individuals join spawning aggregations, but are ~15% smaller than the length at which we infer 50% of individuals begin joining spawning aggregations. This highlights a mismatch between the functional definition of L 50 assumed for assessment and management, and the physiological definitions developed for histological studies, which identify the beginning of a sub‐adult adolescent phase, rather than the end, when functional adulthood starts. This definitional mismatch could be causing stock assessments to systematically over‐estimate the reproductive output of fisheries. By considering fish behaviour, we hope to better align estimates of physiological maturation with the estimation of functional reproductive potential required for assessment and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».