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Enregistrement W4403409339 · doi:10.1139/cjfas-2024-0228

‘‘Slim pickings?’’: Extreme large recruitment events may induce density-dependent reductions in growth for Alaska sablefish (<i>Anoplopoma fimbria</i>) with implications for stock assessment

2024· article· en· W4403409339 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew L. H. Cheng, Daniel R. Goethel, Peter‐John F. Hulson, Katy B. Echave, Curry J. Cunningham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésStock (firearms)FisheryFimbriaBiologyGeographyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth processes mediate survival and fecundity within fish populations, which are fundamental in regulating population dynamics. Therefore, accurate estimates of population scale and sustainable exploitation levels in contemporary fishery stock assessment models rely heavily on understanding and accurately characterizing growth processes. However, empirical studies that relate population-level changes in growth patterns to observable ecosystem and population conditions remain scarce. In particular, few studies directly consider the influence of intra-specific competition (i.e., cohort effects) on growth variability, and its associated implications for stock assessment estimates. Focusing on Alaska sablefish as a case study, we illustrate how multiple unprecedented large recruitment events since 2014 resulted in density-dependent declines in growth on the population-level scale, using a state–space growth model. Furthermore, we demonstrate how incorporating cohort-specific growth variability within the Alaska sablefish stock assessment model resulted in substantial differences in estimates of spawning biomass and recommended harvest levels. Overall, findings from this study underscore the significance of cohort effects on growth processes and their implications for stock assessment models and associated harvest recommendations.

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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,074

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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