Integrating a seabird diet-derived recruitment index into a stock assessment model of Atlantic herring in the Northeast U.S.
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating predator-prey information in fisheries stock assessments is challenging due to the multitude, complexity, and dynamic nature of trophic interactions. However, integrating indices of abundance derived from predator diet data into assessment models as proxy abundance indices of poorly sampled age classes may have utility as an ecosystem approach that improves assessment outcomes. Here, we leveraged 34 years of observations of common terns ( Sterna hirundo ) provisioning age-1 Atlantic herring ( Clupea harengus ) to their chicks across 12 islands in the Gulf of Maine to construct an annual index of herring provisioning rates. We then integrated this index into a state-space, age-structured assessment model as an index for age-1 Atlantic herring (recruit) abundance. Our results showed that when the assessment model was fit assuming a linear relationship between the herring provisioning index and recruitment, the model produced a residual pattern indicating a non-linear response between the provisioning of Atlantic herring and their abundance in the environment. These findings suggested that Atlantic herring provisioning rates plateaued during periods of high recruitment (satiation) and remained consistent at low levels during periods of low recruitment (hyperstability). Allowing for this non-linearity in the stock assessment improved the fit to the index. Ultimately, the seabird diet index may be a useful indicator to incorporate into the Atlantic herring assessment process; however, the quantitative incorporation of this index into the assessment model is challenged by non-linear predator-prey dynamics. • We created an index of seabird-herring provisioning rates via spatiotemporal model. • We used the provisioning index as an index of age-1 fish in an assessment model. • The fitted assessment model revealed unaccounted for predator-prey dynamics. • Allowing non-linear relationship between diet index and recruitment fixed issues. • Careful integration of predator-prey indices into assessment can improve outcomes.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».