Comparative Modeling of Two Especial Scenarios of Bioresources Collapses: Canadian Atlantic Cod and Caspian Sea Sturgeon
Bibliographic record
Abstract
Моделюються аспекти двох ситуацій швидкого вичерпання численних раніше популяцій риб на початку 1990-х років: атлантичної тріски біля узбережжя Канади і осетрових риб Каспійського моря. З моменту колапсу обидві популяції, що піддавалися перелову, понад чверть століття всупереч очікуванням не відновлюють колишню чисельність, незважаючи на обмежувальні та рибоводні заходи. В динаміці популяцій з різною екологією нересту підкреслено ідентичні особливості, що викликають неочікувано різке скорочення ефективності розмноження. Розроблено обчислювальну модель поповнення запасів на основі формалізації різних чинників виживання молоді в ранньому онтогенезі. Запропоновано пояснення появи складної форми залежності для морського активного хижака-канібала тріски і розмножуваних на Волзі осетрових риб різне. В ітераційній уяві модель ефективності відтворення визначить два різноякісних режими динаміки популяцій. Імітується сценарій стратегії експлуатації, коли після максимуму уловів різко редукується основна рівновага для середовища стану популяції і виникає псевдостохастичний режим коливань. При продовженні промислу альтернативна обмежена хаотично більшість теж втрачає асимптотичну стійкість, що пояснює раптовий перехід до деградації запасів через фазу релаксаційних флуктуацій, які спостерігалися при промислі тріски Ньюфаундленду до мораторію 1992 р.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".