Cod movement ecology in a warming world: Circumpolar arctic gadids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding fish movement in the Arctic is paramount during the current era of rapidly warming seas, receding sea ice and associated shifting species distributions and fishing effort. We synthesized the literature and identified key knowledge gaps on the movement ecology of Arctic cod ( Boreogadus saida ) and Polar/Ice cod ( Arctogadus glacialis , both Gadidae) in the context of climate change. Standardized web‐based English‐language literature searches yielded 51 articles directly relevant and 122 indirectly relevant for the movement ecology of these species combined. Most articles were primarily relevant to B. saida (85% of total filtered articles), occurred during open water season (49/38%) with focus on distribution (32/22%), predators (30/22%), seasonal spawning/feeding movements (22/19%), sea ice association (22/26%), climate change (20/15%) and vertical movements (17/19%) with few focused on horizontal dynamics (3/0%; B . saida / A . glacialis , respectively). Disproportionate data resolution has resulted in greater predictive power of movement models for the European (29% of articles) and North American (86%) Arctic regions relative to the logistically challenging Central Arctic Ocean and Russian‐Siberian Arctic shelves (both 7%). The movements of circumpolar Arctic gadids are dependent on complex dynamics that include regional currents, the longevity of ice‐flows and polynyas, water stratification and coastal hydrology. Dependence on these interactive and often co‐dependent processes highlights major pathways and barriers to movement and distribution at higher latitudes. Despite a recent increase in impactful research, there is a critical need for more direct research on circumpolar gadid movements to aid understanding of climate change impacts on Arctic ecosystems and fisheries.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,019 | 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 ».