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Enregistrement W4210993548 · doi:10.1525/elementa.2021.00045

The interactive effects of temperature and food consumption on growth of larval Arctic cod (<i>Boreogadus saida</i>)

2021· article· en· W4210993548 sur OpenAlexafffund
Carmen David, Rubao Ji, Caroline Bouchard, Haakon Hop, Jeffrey A. Hutchings

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversité LavalDalhousie University
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundOcean Frontier Institute
Mots-clésArcticLarvaBioenergeticsEcologyEnvironmental scienceBiologyPopulationFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding larval growth, mediated by the interaction of early life traits and environmental conditions, is crucial to elucidate population dynamics. We used a bioenergetic model as an integrative tool to simulate the growth of Arctic cod (Boreogadus saida) larvae and to test the sensitivity of modeled growth to temperature and food quantity and quality. The growth was computed as the energy gained through food consumption minus the energy lost through respiration and other metabolic processes. We extended a previously published bioenergetic model to cover the full range of larval length and used a simplified feeding module. This simplification allowed us to build a predictive tool that can be applied to larval Arctic cod at a large spatial scale. Our model suggested that with subzero temperatures in the High Arctic, larvae need to increase food consumption in order to reach the observed length-at-age in late summer. The modeled growth agreed well with the field observations in the High Arctic but was 2–3 times higher than the laboratory-derived growth rate, probably due to differences in food type and selective mortality. Our study reveals important knowledge gaps in our understanding of larval cod growth in the High Arctic, including the lack of empirical estimations of daily ration and respiration for larvae under the natural habitat temperatures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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