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Enregistrement W6925222636 · doi:10.17895/ices.pub.25663665

Ecosystem changes and impacts on diadromous and marine species productivity

2016· other· en· W6925222636 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternational Council for the Exploration of the Sea (ICES) · 2016
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeProductivityEcosystemFisheries managementPopulationEffects of global warmingMarine ecosystemFish migrationCarpentaria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Conveners: Timothy Sheehan (USA) Katherine Mills (USA) Mark Payne (Denmark).CM 2016/D: 347. A Bayesian life cycle model to unravel changes in the marine productivity of Atlantic salmon population in the North Atlantic Ocean. M. Olmos, F. Massiot‐Granier, E. Prévost, M. Nevoux, G. Chaput, E. RivotCM 2016/D: 540. Adaptive fishery management strategies under climate change. Chris Costello, Steve Gaines, Ben Halpern, Tracey Mangin, Renato Molina, Dan Ovando, Kent StraussCM 2016/D: 597. Bioclimate envelope model to evaluate impacts of climate change on Placopecten magellanicus in the Gulf of Maine. Mike Torre, Kisei Tanaka, Yong ChenCM 2016/D: 236. Changing trophic structure and energy dynamics in the Northwest Atlantic influences Atlantic salmon abundance. Timothy F. Sheehan, Mark D. Renkawitz, Katherine E. Mills, Heather J. Dixon, Rasmus NygaardCM 2016/D: 531. Climate and ecosystem influences on fish body size and growth. Katherine E. Mills, Andrew J. Pershing, Timothy F. SheehanCM 2016/D:482. Development and application of a generic method to assess species exploratory potential under climate change: focus on the exploration phase of anadromous fish. Felix Massiot‐Granier, Rougier Thibaud, Lambert Patrick, Rosebery Juliette, Rochard Eric, Lassalle GéraldineCM 2016/D: 594. Ecological and management implications of climate change induced shifts in phenology of coastal fish and wildlife species in the Northeast region. A. Jordaan, M. Staudinger, K. AlexanderCM 2016/D: 394. Ecosystem effects on productivity of northern shrimp in the Gulf of Maine: hypotheses for a population collapse. Anne Richards, Michael Fogarty, Margaret Hunter, Kimberly Hyde, John O’ReillyCM 2016/D: 191. Effect of juvenile distribution and environment on Northeast Arctic haddock. Joël M. Durant, Geir OttersenCM 2016/D: 124. Environmental impacts on the marine ecosystems of the North Sea, highlights from a new book chapter. Geir Ottersen, Keith BranderCM 2016/D: 115. Environmentally-driven fluctuations in condition factor of adult Gulf Menhaden (Brevoortia patronus) in the northern Gulf of Mexico. Grant D. Adams, Robert T. LeafCM 2016/D: 536. Going with the flow: Employing network analysis to explore Northeast US shelf ecosystem consequences of alternative anadromous forage biomass scenarios. Beatriz S. Dias, Adrian JordaanCM 2016/D: 216. Human-induced changes in the functioning of marine food webs: towards less productive and more unstable ecosystems?. Aurore Maureaud, Didier Gascuel, Mathieu Colléter, Deng Palomares, William W.L. CheungCM 2016/D: 413. Impact of rapid warming on cod stocks in the Gulf of Maine. Andrew J. Pershing, Michael A. Alexander, Lisa A. Kerr, Arnault Le Bris, Katherine E. Mills, Janet A. Nye, Nicholas R. Record, Graham D. Sherwood, Andrew C. ThomasCM 2016/D:534. Impacts of climate and ecosystem change on fish and fisheries in the Northwest Atlantic. Katherine E. Mills, Andrew J. Pershing, Timothy F. Sheehan, Mark PayneCM 2016/D: 384. Individual trajectories and population dynamics shape life history of Atlantic salmon. Catalina Chaparro, Andre M. de RoosCM 2016/D: 406. Integrating the effects of environmental variability in models of population dynamics of Atlantic herring stocks in the Gulf of St. Lawrence, Canada. Thomas Doniol‐Valcroze, Stéphane Plourde, Caroline Lehoux, Peter S Galbraith, Martin CastonguayCM 2016/D: 529. Is it too hot for Summer? Identifying the impact of spatial oceanographic anomalies (sea surface temperature) on the Summer flounder (Paralichthys dentatus) in the U.S. Mid-Atlantic Bight. Samar Deen, Patrick SullivanCM 2016/D: 614. Length of Atlantic salmon smolt and their subsequent marine survival. Stephen Gregory, Rasmus Lauridsen, William Beaumont, William RileyCM 2016/D:181. Marine protected areas limit the spread of the invasive tunicate Didemnum vexillum on Atlantic sea scallop Placopecten magellanicus habitat on Georges Bank. Katherine Kaplan, Patrick Sullivan, Deborah HartCM 2016/D: 455. Meta-analysis of freshwater productivity: a contribution to the modeling of Atlantic salmon (Salmo salar) population dynamics at the scale of stock complexes. F. Massiot‐Granier, V. Bret, M. Olmos, E. Prévost, G. Chaput, E. RivotCM 2016/D:205. Mitigating the impact of hydropower plants on diadromous species: Latvenergo AS (Latvia) experience. Latvenergo, Alona BoloninaCM 2016/D: 284. Multispecies modelling with correlated Gaussian processes priors. Marcelo Hartmann, Geoffrey R. Hosack, Richard M. Hillary, Jarno VanhataloCM 2016/D: 137. Predatory impact on Patagonian squid after sudden range expansion of Argentine squid. Alexander Arkhipkin, Tomasz Zawadowski, Zhanna Shcherbich, Andreas WinterCM 2016/D:251. Sea trout (Salmo trutta L.) restocking in Latvia. Ilze Rutkovska, Ruta MedneCM 2016/D:289. Smoltification hormone level changes in Salmons subjected for restocking in Latvia. Ruta Medne, Santa Purvina, Ilze RutkovskaCM 2016/D: 53. Spatially-resolved influence of temperature and salinity on stock and recruitment variability of commercially important fishes in the North Sea. Anna Akimova, Ismael Nunez‐Riboni, Alexander KempfCM 2016/D: 618. Understanding and adapting to effects of climate change on groundfish stocks and stock assessments. J. Kritzer, J.P. Kritzer, S.L. Smith, M. Burden, C. Costello, E. Klein, T. Mangin, R. O’BoyleCM 2016/D: 595. What four years of ecosystem modeling using historical data has told us about changes to the northwestern Atlantic ecosystem. A. Jordaan, E. S. Klein, K. Alexander, W. B. Leavenworth, S. Mattocks, B. Dias, M.G. Frisk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,142 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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