Environmental Stochasticity And Recruitment Anomalies Of Gadoids In The North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.It has proven difficult to find and describe stock spawning biomass and recruitment relationships in spatially complex and large-scale ecosystems in general, even though they exist in theory. To elucidate stock recruitment relationships, it has been argued that such models must include environmental factors and lately, there have been an increasing number of studies suggesting relationships between large-scale physical processes and year class strength of different fish stocks. Then again, exploring environment-recruitment correlations should include stock spawning biomass since many trends in recruitment are a result of changes in stock spawning biomass. In this study, we used a synthetic approach to explore the relationship between recruitment success of gadoids and the North Atlantic Oscillation, NAO. The analysis included data for cod (Gadus morhua), haddock (Melanogramus aeglefinus) and saithe (Pollachius virens) stocks in the North Atlantic. NAO is related to the direction and strength of the wind, temperature and precipitation over the North Atlantic and consequently reflects shifts in general climate conditions. Overall, our results suggest that: recruitment success in these gadoid fish is related to area; North sea and Newfoundland having the highest relative recruitment success whereas southern and northern areas have relatively lower recruitment success. This geographical pattern in recruitment success can manly be related to temperature. Furthermore, recruitment anomalies, deviations in recruitment not explained by stock biomass, were correlated to NAO. The relationship between recruitment anomalies and NAO has different functional forms, which suggests that different properties of NAO, i.e. temperature, wind direction, currents, might shape the level of recruitment success.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».