Can ice breeding seals adapt to habitat loss in a time of climate change?
Notice bibliographique
Résumé
Climate change associated declines in sea ice will have serious impact on species that rely on ice for reproduction and/or feeding. Little is known about the impacts on ice-dependent, sub-Arctic species or on how these species may adapt, although the ecosystem changes are likely to be most rapid along the ice edge. Harp seals (Pagophilus groenlandicus) require stable ice for pupping, nursing and the first weeks after weaning when the young develop the capacity to swim and feed. Although ice conditions in the Northwest Atlantic have varied over the past 40 years, in 2010 and 2011, the total extent of ice suitable for whelping harp seals was at, or near, the lowest ever recorded. These years of exceptionally poor ice provided us with an opportunity to improve our understanding about how ice breeding seals may respond to the conditions expected in the future. Harp seals responded to poor ice conditions differently, depending on the presence or absence of ice at the beginning of the pupping period. If no ice was present, females moved away from their traditional whelping areas to find suitable ice. If small amounts of ice were present, females gave birth even if the ice was too thin to sustain the pups, resulting in high pup mortality. There was no evidence to indicate that harp seals pupped on land even in areas where ice was absent. Young seals that drifted to shore had high levels of abandonment and mortality. If the predicted warming trends continue, ice-breeding harp seals will encounter more years with poor ice conditions and may eventually adapt by moving north. Until then, they will continue to have increased levels of mortality that could result in the disappearance of the most southern breeding component in the Gulf of St Lawrence.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».