An experimental examination of temperature interactions in the match–mismatch hypothesis for Pacific cod larvae
Notice bibliographique
Résumé
The match–mismatch hypothesis (MMH) predicts that marine fish larvae will have their highest rate of growth and survival when they overlap with their prey. However, Pacific cod ( Gadus macrocephalus ) and other gadids continue to thrive in the Bering Sea despite delayed prey production resulting from warming and loss of sea ice. In this study, we examined how temperature mediates growth and survival of Pacific cod larvae under varying match–mismatch conditions. Cod larvae were reared at two temperatures (3 °C and 8 °C) and exposed to one of five different food treatments over a 6-week period: (i) high food (HF) (match); (ii) low food (LF); (iii) HF then LF (HF–LF); and (iv) LF then HF (LF–HF) (2–4 mismatch); and (v) no food (NF) (complete mismatch). Results showed that cold environments allow Pacific cod larvae to bridge gaps in prey availability (i.e., timing and magnitude), but negatively impact survival over longer periods. Under warmer conditions, mismatches in prey significantly impacted growth and survival. However, both yolk reserves and compensatory growth mechanisms reduced the severity of mismatches occurring in the first 3 weeks of development. Our results demonstrate a clear need to incorporate the direct effects of temperature on fish larvae in food limitation models.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».