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Enregistrement W7099344894

Forecasting the Major Influences of Predation and Environment on Cod Recovery in the Northern Gulf of

2014· article· en· W7099344894 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic, Cultural, and Literary Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingEndangered speciesStock (firearms)PredationPopulationFish stockWildlifeFisheries managementMaximum sustainable yield
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The northern Gulf of St. Lawrence (NGSL) stock of Atlantic cod (Gadus morhua), historically the second largest cod population in the Western Atlantic, has known a severe collapse during the early 1990 s and is currently considered as endangered by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada. As for many fish populations over the world which are currently being heavily exploited or overfished, urgent management actions in the form of recovery plans are needed for restoring this stock to sustainable levels. Stochastic projections based on a statistical population model incorporating predation were conducted over a period of 30 years (2010–2040) to assess the expected outcomes of alternative fishing strategies on the stock recovery under different scenarios of harp seal (Pagophilus groenlandicus) abundance and environmental conditions. This sensitivity study shows that water temperature is key in the rebuilding of the NGSL cod stock. Model projections suggest that maintaining the current management practice under cooler water temperatures is likely to maintain the species in an endangered status. Under current or warmer conditions in the Gulf of St. Lawrence, partial recovery might only be achieved by significant reductions in both fishing and predation pressure. In the medium-term, a management strategy that reduces catch could be favoured over a complete moratorium so as to minimize

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
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Résumé présentoui

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