The influence of temperature on Pacific hake co‐occurrence with euphausiids in the <scp>California Current Ecosystem</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the influence of ocean conditions on predator–prey relationships can provide insight for ecosystem‐based fisheries management. Pacific hake ( Merluccius productus ) are abundant and commercially important groundfish in the California Current Ecosystem (CCE) that consume euphausiids (krill) as a major prey item. We used data from the biennial joint U.S.‐Canada Integrated Ecosystem & Acoustic Trawl Survey for Pacific hake (2007–2019, n = 8 surveys) to quantify co‐occurrence of age 2+ hake with krill in relation to bottom depth, continental shelf break location, surface chlorophyll‐a, and 100‐m temperature. Vertical distributions of hake varied among years and were not correlated to krill depth. Hake hotspots occurred primarily off the Oregon coast and near Cape Mendocino, while most krill hotspots occurred in the northern CCE. The probability of co‐occurrence was greatest during cool ocean conditions (100‐m temperature 1°C below average), averaging 41.0% and extending throughout most of the CCE. During warm ocean conditions (100‐m temperature 1°C above average), predicted co‐occurrence averaged 17.0% and was concentrated near Cape Mendocino. These results indicate that hake‐krill co‐occurrence is a function of predator and prey spatial distributions and overall krill abundance. Furthermore, temperature influences hake‐krill co‐occurrence and may explain some of the variation in hake growth and recruitment to the fishery.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».