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Enregistrement W4397006029 · doi:10.1111/oik.10524

Interactive effects of predation and climate on the distributions of marine shellfish in the Northwest Atlantic

2024· article· en· W4397006029 sur OpenAlexaffabout
Sana Zabihi‐Seissan, Krista D. Baker, Ryan R. E. Stanley, Tyler D. Tunney, B. Beauchamp, Hugues P. Benoît, David Brickman, Denis Chabot, Adam Cook, David Deslauriers, Mariano Koen‐Alonso, Jake Lawlor, Arnault Le Bris, Darrell Mullowney, Marie‐Julie Roux, Katherine Skanes, Zeliang Wang, Eric J. Pedersen

Notice bibliographique

RevueOikos · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensConcordia UniversityMemorial University of NewfoundlandMcGill UniversityUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrimpPredationClimate changeAbundance (ecology)EcologyInvertebrateSnowSpecies distributionEnvironmental scienceBiologyFisheryHabitatGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As climate change transforms marine environments globally, species distributions correspondingly shift to locations where conditions have become or remain favourable. The ability to model these distributional shifts has been facilitated by species distribution models (SDMs). However, current SDM approaches have largely ignored climate‐driven changes in species interactions, which ultimately can have an important influence on species distributions. In this study, we utilize a long‐term, large‐scale dataset spanning 48 years and approximately 30 degrees latitude across the Canadian Atlantic shelf. We examine how climate influences the distribution and predation patterns of two invertebrates, northern shrimp Pandalus borealis and snow crab Chionoecetes opilio , aiming to evaluate the impacts of climate change on prey distributions. We found that both invertebrate species have a pronounced predicted response to climate change, with a northern shift in the distribution of northern shrimp and an overall reduction in abundance of both snow crab and shrimp associated with warming temperatures. Including predatory interactions as predictors in the SDMs (either directly via predator densities or via estimated predation rates) improved prediction accuracy for northern shrimp but not for snow crab. This is consistent with the ecology of these two species, as northern shrimp is more vulnerable to predation than snow crab. We found that the projections of future northern shrimp distributions are sensitive to the predicted spatial distribution and abundance of predators, highlighting the inherent complexity of predicting species response to climate change. Collectively, these results contribute to a broader literature that seeks to improve the capabilities of models to predict the effects of species interactions on species distributions under changing ecological conditions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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