Evidence for adaptive strategies in larval capelin on the northeastern coast of Newfoundland, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish species with high mortality during early life may maximize fitness using adaptive strategies to time hatching to match favorable environmental conditions (match/mismatch) or extending spawning/hatching to disperse risk (bet-hedging). We examined support for these strategies in a collapsed forage fish, capelin (Mallotus villosus), in coastal Newfoundland (2018–2021). Capelin shift from spawning at warm, intertidal to cool, subtidal (15–40 m) habitats in warmer years, with unknown recruitment consequences. We hypothesized that match/mismatch (specifically, Coastal Water Mass Replacement Hypothesis) would be supported if densities of recently hatched larvae showed pulses that overlapped with high prey and low predator densities. Generalized additive models revealed that larval densities increased with zooplankton prey biomass, but were not influenced by predator biomass or temperature, contrasting with pre-collapse studies and providing equivocal support for match/mismatch. Protracted larval emergence and previously documented high variability in larval traits supported a bet-hedging strategy. Larval condition (i.e. length, yolk-sac diameter) did not differ between habitats but varied among years, where the highest proportion of larvae in poor condition was from the intertidal site in the warmest year (2018). Findings suggest that spawning habitat shifts may have limited impact on stock recovery relative to year-specific environmental conditions that influence larval condition.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».