Temperature–growth patterns of individually tagged anadromous<scp>A</scp>rctic charr<i><scp>S</scp>alvelinus alpinus</i>in<scp>U</scp>ngava and<scp>L</scp>abrador,<scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual measurements of annual, or within‐season growth were determined from tag‐recapturedArctic charr and examined in relation to summer sea surface temperatures and within‐season capture timing in theUngava andLabrador regions of EasternCanada. Differences between two years of growth (2010–2011) were significant forUngavaBayArctic charr, with growth being higher in the warmer year. Growth ofLabradorArctic charr did not vary significantly among years (1982–1985). Regional comparisons demonstrated thatUngavaArctic charr had significantly higher annual growth rates and experienced warmer temperatures thanLabradorArctic charr. The higher annual growth ofUngavaBayArctic charr was attributed to the high sea surface temperatures experienced in 2010–2011 and the localised differences in nearshore productivity as compared toLabrador. Within‐season growth rates ofLabradorArctic charr peaked inJune, declined towardsAugust and were negatively correlated with the length of time spent at sea and mean experienced sea surface temperatures. A quadratic model relating growth rate to temperature best explained the pattern of within‐season growth. Collectively, results suggest that increases in water temperature may have profound consequences for Arctic charr growth in theCanadian sub‐Arctic, depending on the responses of local marine productivity to those same temperature increases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».