Fish use of deep-sea sponge habitats evidenced by long-term high-resolution monitoring
Notice bibliographique
Résumé
It is critical that fish's habitat uses of benthic habitats are understood, to inform effective fisheries management and to predict the impacts of human activities and climate change. In this study, benthic landers were used to collect long-term high-temporal resolution data to gain insights into the habitat use of sponge grounds by fish at the Sambro Bank Conservation Area. An integrated ecosystem-based monitoring approach was used, involving data collected on the biology, food supply, and oceanography. Fish abundance, behaviour and complex benthopelagic interactions were analysed over spatial and extended temporal scales (i.e., 30-min intervals from 2021 to 2023). A total of 21 different planktivorous and benthivorous fish taxa were found to utilise the seafloor. We show that sponge grounds can act as a nursery, feeding and shelter habitats for commercially important fish. In-depth analyses of Redfish, urophycid hakes, and Silver Hake revealed distinct diel and seasonal patterns and showed how food, sponge density and current speed are important drivers of their abundance and behaviour. Supported by fishery trawl survey reports, high-temporal resolution benthic ecosystem monitoring revealed the importance of sponge grounds and environmental drivers to commercially important fish. Such information is crucial for developing and implementing robust, evidence-based policy and management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».