Linking environmental variability and parental attributes to recruitment dynamics of the Southwest Nova Scotia/Bay of fundy Atlantic herring stock
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High recruitment variability in marine small pelagic species, such as Atlantic herring (Clupea harengus), poses major challenges for stock assessment and resource management. A 48-year time series (1970–2017) of recruitment was analyzed using Generalized Additive Models (GAMs) and Empirical Dynamic Modeling (EDM) to evaluate the relative importance of environmental drivers and parental attributes in impacting recruitment of Southwest Nova Scotia/Bay of Fundy (SWNS/BoF) herring. Both modeling approaches identified ocean stratification, Spawning Stock Biomass (SSB), parental average length, and body condition as key predictors of recruitment. Stratification was identified to be the dominant driver, likely enhancing recruitment through larval retention in gyre and frontal systems and improved adult condition via prey concentration. In contrast, temperature, salinity, and haddock abundance had little detectable influence on recruitment. Despite some data limitations, our results provide both statistical and mechanistic evidence suggesting that environmental variability and parental attributes jointly influence herring recruitment across life stages, highlighting the importance of SSB, size structure, and parental condition. Incorporating these covariates into stock assessment frameworks could improve assessment accuracy, strengthen ecosystem-based management, and support recovery of the SWNS/BoF herring stock.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».