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Enregistrement W4399452538 · doi:10.3354/meps14630

Forecasted changes to the timing of Pacific herring Clupea pallasii spawn in a warming ocean

2024· article· en· W4399452538 sur OpenAlexaff
JR Harley, MH Grinnell, K Hebert, J Cleary, M Thompson, CN Rooper

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpawn (biology)Pacific herringClupeaHerringEnvironmental scienceOceanographyGlobal warmingEffects of global warming on oceansFisheryClimate changeGeologyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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