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Enregistrement W2107325771 · doi:10.1016/j.icesjms.2005.05.007

On distributional responses of North Atlantic fish to climate change

2005· article· en· W2107325771 sur OpenAlexaff
George A. Rose

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapelinClupeaGadusSpawn (biology)FisheryAtlantic herringOceanographyHerringGroundfishPacific herringBiologyPorpoisePopulationArcticClimate changeGadidaeAtlantic codEcologyFisheries managementFish <Actinopterygii>GeologyFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changes in fish distribution and climate in the North Atlantic have been observed for millennia by seafaring peoples, chronicled in many historical anecdotes, and recently studied systematically. For temperate to Arctic North Atlantic fish, a literature compendium of limits of temperature, salinity, and depth during feeding and spawning was used to investigate factors that influence distribution. Latitude and depth were negatively correlated with species number and density. Peak numbers of species feed at 0–4°C, but spawn at 2–7°C and salinities of 32.5–33.5. Principal components of feeding depths and temperatures suggested four groups of species: (i) small pelagics characterized by shallow habitat and cooler temperatures; (ii) most groundfish in deeper and warmer waters; (iii) warm-water large pelagics; and (iv) deepwater species. Spawning temperatures, salinities, depths, and timing produced groupings consistent with feeding components for pelagics, but differing for distant migrants such as tunas. Principal components (PCA) of spawning characteristics explained 56% of the variance in species resilience (doubling time), while PCA of feeding characteristics explained only 23%. We infer that the small pelagics capelin (Mallotus villosus) and herring (Clupea harengus) react strongly and quickly to climate change because of their physiological limits and potential for fast population growth. Verification comes from Icelandic and Greenland waters, which warmed considerably during 1920–1940, and where capelin, herring, cod (Gadus morhua), and other species shifted north very quickly.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations234
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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