Density-dependent habitat selection and warming determine the spatial distribution of haddock (<i>Melanogrammus aeglefinus</i>) on Georges Bank
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In an ever-changing environment, detecting shifts in the spatial distribution of marine fish and understanding the relative importance of climate change and biotic factors impacting fish distributions can improve fisheries management. Coincident with the significant increase in Haddock (Melanogrammus aeglefinus) abundance to a historically high levels on Georges Bank (GB) in the last decade, extreme ocean temperature increase was also observed in this region. In this study, the possible seasonal and inter-annual spatial distribution changes of haddock were investigated with >50 years of bottom trawl survey data collected in spring and fall on GB. These data were analyzed using models with spatial, different temporal, and spatio-temporal autocorrelation structures. To characterize the directional changes in haddock spatial distribution, the Center of Gravity (CG) and Area of Occupancy (AO) in each season were estimated from the best model selected by Akaike Information Criteria (AIC). The results showed substantial range expansion/contraction and distribution changes in both spring and fall over time. The relative role of density dependence, age structure, and climate change in affecting haddock distribution was evaluated using a generalized additive model (GAM). It was found that density-dependent habitat selection made the greatest contribution to the variations of AO in both seasons, which is consistent with the MacCall’s Basin model theory. Rising ocean temperatures played a major role in shaping a northward distribution shift in fall. GB is the southern edge of haddock distribution in the Northwest Atlantic, continued warming from climate model projections in the next 50 years in this region could make it difficult to define stock boundaries between GB and adjacent Canadian and US domestic management areas. This would subsequently impact fishery management of haddock.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».