Massive barnacle recruitment on the Gulf of St. Lawrence coast of Nova Scotia (Canada) in 2024 linked to increased sea surface temperature
Notice bibliographique
Résumé
With the ongoing climate and oceanographic change, an increasing number of studies are reporting dramatic population losses caused by thermal extremes in intertidal habitats. Under moderate warming, however, populations can fare better in places where species normally experienced suboptimal temperatures. This article reports the massive recruitment of the barnacle Semibalanus balanoides on the Gulf of St. Lawrence coast of Nova Scotia (Canada) in 2024. As recruits appear mostly during May in this region, coastal sea surface temperature (SST) in April is critical for the ecological performance of larvae, as they are pelagic and live in the water column for weeks before intertidal settlement. Thus, a study that spanned 12 years (2005 to 2016) on this coast found that annual barnacle recruitment was positively correlated to April SST. In April 2024, coastal SST was 116% higher than for the same month averaged over those 12 years (4.1 vs . 1.9 °C). This SST spike was followed by an elevated recruitment that was 111% higher than the average for those 12 years (1,278 vs . 607 recruits dm −2 ). Overall for the studied years, the amount of variation in annual barnacle recruitment statistically explained by April SST was 51%. While the southern distribution limit of S. balanoides has moved northwards in recent decades due to lethal warming, our results support the notion of improving reproductive success with seawater warming on colder northern shores.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».