Synchrony of alewife, <i>Alosa pseudoharengus</i>, year-class strength in the Great Lakes region
Notice bibliographique
Résumé
Fish recruitment is interannually variable and challenging to predict. Annual recruitment is often regionally synchronized among populations and identifying drivers of such synchrony may help shed light on recruitment dynamics. We investigated interannual variation of alewife Alosa pseudoharengus recruitment by estimating year-class strength for populations from three of the Laurentian Great Lakes (lakes Huron, Michigan, and Ontario) using annual assessment survey data from 1968 to 2022. We first determined the age when year-class strength was set for each dataset. We then used a mixed-modeling approach incorporating age, year-class, and sampling year to estimate year-class strength for each study lake. Thereafter, we evaluated regional synchrony in year-class strength across the three lakes and evaluated potential climatic drivers of synchrony. Our results suggest that alewife year-class strength is set by age-1. Our model-derived indices of alewife year-class strength were synchronized among the three lakes, and we identified spring-summer degree-days as a potential regional driver of synchrony. This analysis highlights the potential for strong influence of climatic conditions on fish recruitment in large freshwater systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».