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Enregistrement W4403054127 · doi:10.1139/cjfas-2023-0159

Stock identification of sympatric Atlantic cod populations in the Gulf of Maine and mixed stock fishery analysis using otolith-based techniques

2024· article· en· W4403054127 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa A. Kerr, Zachary Whitener, Sarah Becker, David Goethel, Douglas R. Zemeckis, Graham D. Sherwood, Adrienne I. Kovach, Steven X. Cadrin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtolithFisherySympatric speciationStock (firearms)Atlantic codCod fisheriesStock assessmentGeographyOceanographyBiologyFishingEcologyGadusFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sympatric populations of Atlantic cod with distinct spawning times in winter and spring have been identified within the Gulf of Maine. A new western Gulf of Maine stock assessment unit in U.S. waters lumps winter and spring spawning populations into a single stock unit and future monitoring and assessment of their abundance will require mixed stock analysis. The goal of this study was to evaluate the utility of otolith-based stock identification techniques to discriminate spawning populations. Significant differences in otolith structure and microchemistry were identified between winter and spring spawners with the highest degree of classification accuracy based on both features. Mixed stock analysis applied to fishery samples of unknown origin indicated the contemporary (2015–2016) commercial fishery is dominated by winter spawners. Exploratory classification of historical fishery samples suggested a change over time with spring and winter spawners present in near equal proportion in the early 1990s and winter spawners dominating in the early 1980s. Otolith-based stock composition analysis has the potential to support monitoring and assessment of cod populations in the Gulf of Maine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,243 · 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'admission1
Résumé présentoui

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