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Enregistrement W4394735399 · doi:10.1093/icesjms/fsae053

Evaluating the potential impacts of grey seal predation and fishery bycatch/discards on cod productivity on the Western Scotian Shelf and in the Bay of Fundy

2024· article· en· W4394735399 sur OpenAlexafffund
Steven P. Rossi, Yanjun Wang, Cornelia E. den Heyer, Hugues P. Benoît

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésDiscardsBycatchBayFisherySeal (emblem)PredationProductivityFishingEnvironmental scienceOceanographyGeographyBiologyGeologyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recovery of many groundfish stocks in the Northwest Atlantic has been impeded by elevated mortality among older/larger individuals. The sources of groundfish mortality are generally uncertain, though predation by growing grey seal herds and unreported fishing are thought to be drivers of mortality for Atlantic cod (Gadus morhua) on the Western Scotian Shelf and Bay of Fundy (4X5Y), as well as in nearby ecosystems. We developed a statistical catch-at-age model for 4X5Y cod that accounted for grey seal predation and bycatch/discards and tested the model across a broad range of consumption and discard scenarios. We found that most cod mortality was unexplained by seal predation and fishing when cod comprised a small to moderate portion of the grey seal diet. Predation and fishing accounted for slightly more than half of recent cod mortality when cod was highly prevalent in the seal diet (45% by weight) but explained little historical mortality. Bycatch was a minor source of mortality prior to 2019 and accounted for 0.%1–8.1% of recent mortality. Increased sampling of seal diets and monitoring of emerging seal colonies is necessary for reducing uncertainties around seal predation effects in the Northwest Atlantic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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