Assignment of tracks from tagged Atlantic bluefin tuna Thunnus thynnus to potential stocks using behavioural differences and habitat partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Atlantic bluefin tuna (ABT) are large, migratory pelagic predators of high economic importance. ABT are currently managed as two independent stocks assigned to discrete spawning areas (Gulf of Mexico, and Mediterranean); however, stock overlap outside spawning areas makes accurate assignment of catch to stock-of-origin difficult. Methods Within this two-stock paradigm, we characterised stock-specific spatial distributions and behaviours by comparing habitat usage and vertical movement behaviours of 118 electronically tagged adult ABT spatially assigned to the GOM and Med spawning grounds. These spatial and behavioural differences were used in tests to probabilistically assign unknown individuals (which did not visit the GOM/Med spawning areas) to a stock. Results This new methodological approach using existing tag data, enables increased assignment of a track to a potential stock, to be achieved before genetic assignments. We identified certain markedly different movement patterns, range extents, depth use preferences (and associated area usage), migration directness and speeds, corresponding distance from shore, and mesopelagic-layer visitation. The probabilistic assignment approach had 97% in-bag testing accuracy, then assigned 190 individuals to a stock, doubling the number of assigned stock-of-origin tracks in our dataset, and potentially revealing novel movement and behaviour patterns among pre-spawning-age ABT. Discussion This approach can be easily adapted to other study species, more stocks, and different testing variables, hopefully serving as a useful addition to the fisheries management toolkit.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».