MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4413133082 · doi:10.1139/cjfas-2024-0342

Insights into the northward shift of Pacific cod in warming Bering Sea waters from pop-up satellite archival tags

2025· article· en· W4413133082 sur OpenAlexvenueno aff
Julie K. Nielsen, Susanne F. McDermott, Kimberly M. Rand, Elizabeth Dawson, David R. Bryan, Lyle L. Britt, Stan Kotwicki, Daniel G. Nichol

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlaska Fisheries Science Center
Mots-clésOceanographySatellitePacific oceanEnvironmental scienceEffects of global warming on oceansClimate changeFisheryGlobal warmingGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The summertime distribution of Pacific cod in the Bering Sea shifted dramatically northward into the Northern Bering Sea (NBS) during 2017–2019 in conjunction with unprecedented ocean warming. In 2019, we tagged 38 NBS Pacific cod with pop-up satellite archival tags during summer foraging to characterize seasonal migration to winter spawning locations. Geolocation results for 31 Pacific cod indicate that tagged Pacific cod moved out of the NBS shelf area beginning in November ahead of oncoming winter sea ice. Most tagged fish (77% geolocation probability) moved to traditional spawning areas in the Eastern Bering Sea during the peak spawning period, but some crossed international and internal management boundaries by moving into Russian waters and the Gulf of Alaska (16% and 7% geolocation probability, respectively). Our results demonstrate that Pacific cod are tightly coupled to seasonal environmental changes and suggest that recent northward shifts in summertime distributions are tied to warm-water expansion of foraging habitat. Our findings underscore the need for adaptive management strategies to address the challenges of shifting fish distributions under changing environmental conditions.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,200

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetOceanographic and Atmospheric Processes→Travaux en français237 207→