Marine migration, thermal habitat use and feeding habits of Arctic charr ( <i>Salvelinus alpinus</i> ) in SW Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is altering northern coastal aquatic habitats, especially in fjords. Data on current ecosystem structure and biodiversity in many northern fjord and coastal ecosystems, especially for Greenland, are lacking. We used acoustic telemetry combined with stable isotope analyses in a southwest Greenland fjord to investigate marine migrations, marine, and freshwater thermal habitat use, and the marine feeding habits of 80 acoustically tagged Arctic charr over one year. During summer, most Arctic charr occupied the inner fjord. Models of Arctic charr thermal habitat use suggested higher experienced water temperatures in the inner compared to outer fjord (estimated 1.59 °C difference) during tagged charr mean 70-day (SD = 14 days) residencies. During February and March, non-migratory individuals used warmer waters (+0.56 °C higher) than fish that ultimately migrated to sea, suggesting that over-wintering habitat use patterns influenced migration tactics. Stable isotope mixing model analysis indicated that Arctic charr fed mainly on capelin, marine gammarids, and sandlance. The results provide a contemporary baseline for assessing predictions of potential changes in the ecology of Arctic charr in SW Greenland fjords.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».