Forecasted changes to the timing of Pacific herring Clupea pallasii spawn in a warming ocean
Notice bibliographique
Résumé
Pacific herring Clupea pallasii are a critical commercial and subsistence fish species and play a keystone role in the ecology and culture of the North Pacific. The annual herring spawn, in which mature herring migrate nearshore to deposit eggs along the coastline, is an important event linked to the migration of seabirds and marine mammals as well as a subsistence harvest for Alaska Natives and First Nations in British Columbia. Previous work has suggested that environmental variables and broad teleconnection indices play a role in the magnitude and phenology of spawning; however, the effects of these drivers have not been examined in the context of future climate scenarios. Here, we modeled variability in the timing of herring spawn across British Columbia and Southeast Alaska using survey data from 1951-2022. We created a model using Pacific teleconnection indices, sea surface temperature (SST), tidal height, and lagged data to predict spawn date anomalies (SDAs) across 9 spawning regions. SDAs were significantly affected by the Oceanic Niño Index, Pacific Decadal Oscillation, SST, and lagged SDAs. We then used this model to predict SDAs using projected SST from climate models and bootstrapped teleconnection data from 2025-2100. Future herring spawn timing trends earlier on average with warming SSTs, although the magnitude is relatively small, occurring 9 d earlier on average by 2100. This changing phenology, though small, varied by region and may have ecosystem-level ramifications and create timing mismatch for migratory species. However, our findings also reinforce the importance of other physical factors not measured in this study, such as photoperiod, which drive herring spawn timing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».