Atlantic Bluefin Tuna Habitat Utilisation and the Environmental Influences on Catch per Unit Effort in the Southern Gulf of St. Lawrence
Notice bibliographique
Résumé
Commercial fisheries heavily exploit Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) and despite quota establishment and management under the auspices of the International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas, the western population is estimated to have undergone little population growth. In contrast to other western bluefin-tuna fisheries, contemporary estimates of catch per unit effort (CPUE) in the southern Gulf of St. Lawrence are at record highs. This area contains the Cold Intermediate Layer (CIL), a striking feature in temperature with waters <3°C just 30-40m below the surface in September. Data from pop-up satellite archival tags deployed on bluefin tuna were examined to determine bluefin tuna habitat utilisation and diving behaviour the southern Gulf of St. Lawrence. The variation in oceanographic conditions of the bluefin tuna’s habitat and relationship between environmental variables and bluefin-tuna CPUE also were investigated using delta-lognormal modelling. There is considerable spatial and temporal variation of water-mass characteristics and the amount of available habitat in the southern Gulf of St. Lawrence (assuming a > 3°C thermal ambit) for bluefin tuna has been increasing. The percentage of the water column occupied by the CIL and presence of the CIL are significant variables in the delta-lognormal modelling of CPUE. The presence of the CIL is negatively correlated with the local occurrence of bluefin tuna (as indicated in the standardised CPUE), and also may impact the spatial extent of the fishery. Presenter Bio Angelia Vanderlaan is currently a Visiting Fellow at the St. Andrews Biological Station in New Brunswick, Canada, where she examines environmental influences on Atlantic bluefin tuna catch rates in the southern Gulf of St. Lawrence, as well as bluefin tuna habitat utilisation and diving behaviour. She completed her PhD in Biological Oceanography at Dalhousie University where her research focused on quantifying the risk to North Atlantic right whales from ocean-going vessels and fishing gear. This research was used in the design and justification for conservation initiatives to protect right whale from vessel strikes in Canadian waters. In recognition of the conservation efforts of her research, she was awarded the William T. Hornaday Conservation Award from the American Society of Mammalogists as well as a Canadian Whale Institute Award. She also has an MSc in Statistics from the University of Victoria and a BSc in Marine Biology and Statistics from Dalhousie University.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».