Effects of early life history traits and warming on Arctic cod prewinter length and recruitment
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic cod (Boreogadus saida) is a key species in Arctic marine ecosystems, adapted to extreme seasonality and cold environments. The overwintering survival and recruitment of age-0 Arctic cod heavily depend on achieving a sizable prewinter length (PWL) in their first year. Over the growth period, PWL is influenced by early life history traits, such as hatch date and size-at-hatch, and by environmental conditions, such as temperature and food availability. However, our knowledge of these interacting aspects of Arctic cod ecology is extremely limited. Here we coupled an individual-based transport and bioenergetic model with a sea ice-ocean model and simulated larval dispersal and growth under current environmental conditions. In addition, we tested two alternative scenarios of higher temperatures, with +2°C, and lower daily ration by 25% over the growth period. Our modeled PWL aligned well with field data on age-0 Arctic cod lengths by the end of summer. Largest PWLs resulted from winter spawns and were associated with more days with ice cover and shorter embryonic development. Under the high-temperature scenario, average PWL increased in Baffin Bay, Chukchi Sea, and Laptev Sea but declined in Svalbard, suggesting that a portion of age-0 Arctic cod are currently at their thermal tolerance limit. The recruitment success into the juvenile stage, defined as reaching a juvenile threshold length by the end of summer, was maximized in all winter spawns under the high-temperature scenario but decreased to zero in nearly all April spawns across all regions. Under the low-food scenario, reduced prey availability halved the recruitment success in all regions, indicating potentially severe consequences for future Arctic cod growth and survival. Our study illustrates how much changes in sea ice, temperature, and food availability influence the early development of Arctic cod and could impact their recruitment, highlighting the species’ increasingly uncertain future amid rapid environmental changes in the Arctic.
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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 | 0,002 |
| 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 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 ».