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Enregistrement W3102874451 · doi:10.1139/as-2020-0019

West Greenland ichthyoplankton and how melting glaciers could allow Arctic cod larvae to survive extreme summer temperatures

2020· article· en· W3102874451 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Bouchard, Agathe Charbogne, Fabienne Baumgartner, Sarah M. Maes

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSwiss Polar Institute
Mots-clésFjordMeltwaterArcticIchthyoplanktonOceanographyBayGlacierGreenland ice sheetEnvironmental scienceSea iceFisheryIce sheetPhysical geographyGeologyGeographyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is rapidly modifying marine fish assemblages in the Arctic. As fish eggs and larvae have a narrower thermal tolerance than nonreproductive adults, their response to increasing temperatures is likely one of the main drivers of these changes. In this study, we described ichthyoplankton assemblages in West Greenland between 62 and 73 °N, during summers 2017–2019, and investigated the relationship between sea surface temperature in the spring and summer and the survival of Arctic cod (Boreogadus saida (Lepechin, 1774)) early life stages over the hatching season. Warm years were associated with partial recruitment failures resulting from thermal stress to the eggs and larvae hatched late in the season. Using past environmental conditions, we forecasted an imminent decline in Arctic cod recruitment in the regions of Uummannaq and Disko Bay. Observations from fjords suggested that glacial meltwater could create a subsurface thermal refuge allowing Arctic cod larvae to survive despite very high summer sea surface temperature (ca. 10 °C). As the Greenland ice sheet is melting at an unprecedented speed, the mechanism underlying the “glacial meltwater summer refuge hypothesis” could curb some of the negative effects of ocean warming on the survival of young Arctic cod in West Greenland and other Arctic fjord systems.

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)0,000
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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