Non‐stationary effects of multiple drivers on the dynamics of Japanese sardine (<i>Sardinops melanostictus</i>, Clupeidae)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non‐stationary driver‐response relationships are increasingly being recognized by scientists, underlining that a paradigm shift out of conventional stationary relationships is crucial. Japanese sardine ( Sardinops melanostictus , Clupeidae) is a typical small pelagic fish in the northwestern Pacific with considerable fluctuations in productivity, bringing about great economic and ecological concerns. Numerous studies suggest that the population dynamics of Japanese sardine is an integrated process affected by multiple density‐dependent, fishing and climatic drivers. However, little has hitherto been done to incorporate the non‐stationary effects of multiple drivers, impeding progresses in understanding the population dynamics and in developing management strategies. In this study, we adopted variable coefficients generalized additive models to reveal the non‐stationary effects of density dependence, fishing pressure and climatic conditions on the population dynamics of Japanese sardine. Results suggest that the dynamics of Japanese sardine from 1976 to 2018 could be divided into four periods: the 1980s when suitable climatic conditions from strong Siberian High pressure system sustained high abundance; the 1990s when negative density‐dependent effects and degrading climatic conditions due to temperature increase led to population collapse; the 2000s when negative triple effects, particularly high fishing pressure, restricted the population increase; and the 2010s when favourable climatic conditions with re‐strengthening Siberian High pressure system accompanied by low fishing pressure contributed to the population recovery. The study highlights that precise identifications of population status and climatic conditions are helpful to achieve good trade‐offs between resource exploitation and protection and to facilitate ecosystem‐based management for Japanese sardine fisheries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».