Linking interannual variations of capelin abundance indices in the Gulf of St. Lawrence to environmental proxies of bottom-up regulation of cohort strength
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we applied a conceptual model relating capelin cohort strength to bottom-up processes using newly developed capelin abundance indices and descriptors of physical and biological oceanographic conditions in the Gulf of St. Lawrence (GSL). The main objective of the analyses was to provide evidence that abundance indices estimated from bottom-trawl surveys in the GSL track some of the variation expected from environmental conditions known to control variations in capelin cohort strength on the eastern Newfoundland shelf. In addition, we sought to improve our understanding of environmental drivers of capelin dynamics and productivity in the GSL over the last 3 decades. Our approach included (1) the development of a capelin larval abundance indices considered as a potential explanatory variable in the conceptual (2) analyses aimed at documenting the links between physical oceanographic conditions, spring bloom and Calanus dynamics, and capelin body condition in the GSL, and (3) multivariate non-linear models relating capelin abundance indices in different sub-regions of the GSL with environmental indices or capelin condition used as proxies of capelin survival potential. Our results showed that the seasonal phenology and June abundance of Calanus hyperboreus was associated with the ice and spring bloom dynamics, while the phenology and abundance of C. finmarchicus was mostly associated with sea-surface temperature (SST) indices in spring and early summer. High capelin body condition (Kn) in June was related to either early ice retreat or associated high C. hyperboreus abundance and early development timing, while high Kn in August-September was observed in years with a late timing of C. finmarchicus population development or a high C. finmarchicus abundance and SST during summer. Variations in capelin abundance indices were generally associated with variations in Kn in June and/or in August-September or their environmental proxies during the first 1-2 years of life in capelin, but not to capelin larval abundance indices. Timing of ice retreat was selected in 5 out of 6 models whereas proxies of Kn in August-September were selected in 3 of 4 models. Our results therefore identified sea ice dynamics (late winter-early spring) or SST (late spring-summer) as potential key drivers of Calanus species dynamics and capelin condition, confirming the bottom-up hypothesis implicitly considered in the predictive model of capelin biomass on the eastern Newfoundland shelf. Our results also confirmed that capelin abundance indices derived from bottom-trawl surveys in the GSL generally track variation in abundance expected from known bottom-up processes regulating capelin’s cohort strength.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».