Observed size distribution changes in American lobsters over a 12-year period in southwestern Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Size distribution and size frequency information of American lobsters (Homarus americanus) are often used to help estimate the age distributions, and reproductive output for the species and to guide the determination of appropriate minimum legal sizes for the fishery. This study used truncated linear regression models to estimate the effects of sampling year, sampling month, lobster sex and water depth on the lobster size. A dataset of almost 130,000 trap-caught lobsters from the two most important lobster fishing areas of Atlantic Canada collected over a 12-year period (2004-2015) was analyzed. It was shown that truncated models can help to account for biases due to the trap sampling method from vessels and from wharf samplings. There were significant annual and seasonal changes in size distribution, and data collected outside the fishing season showed a significant increase in carapace length in 2014 and 2015, potentially reflecting a northward shift of the range of lobster populations due to more favourable settlement and recruitment habitats. Size also increased in late summer, likely due to moult. Our results demonstrated that landed lobsters, especially females, were smaller than the predicted size-at-maturity in the region (96.5 mm carapace length), which could have long-term repercussions for the stock's reproductive potential.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».