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Enregistrement W4414059998 · doi:10.1007/s10641-025-01743-2

The influence of climate change on growth of Arctic charr (Salvelinus alpinus)

2025· article· en· W4414059998 sur OpenAlexafffundabout
Haley K. Gendron, Ross F. Tallman, Margaret F. Docker

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Biology of Fishes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésFish migrationSubsistence agricultureArcticClimate changeEffects of global warmingOtolithFood security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Linnaeus 1758), are likely to experience changes to growth as a result. Anadromous Arctic charr (charr, hereafter) are of great importance for northern communities, providing a source of income from commercial fisheries and food security from subsistence harvest. Initially, warming is expected to increase the growth of charr, benefitting subsistence and commercial fisheries in the short term. However, over longer time scales, temperatures exceeding the optimum for growth will likely result in metabolic stress, slowed growth, and higher mortality. Thus, the long-term consequences of climate change will likely be negative. We assessed anadromous charr growth from 1984 to 2013 in three stocks around Cumberland Sound using otolith measurements as proxies for age-specific growth. Trend analyses indicated growth had increased in pre-migratory ages over the years. We used mixed models to investigate changes to growth for ages 1-10 in relation to climate variables, finding that growing degree days had the greatest positive influence on ages 1-6 while annual precipitation had an overall negative effect on growth in ages 1-2 and 6-10. Contrary to previous assessments on these stocks, our results suggest charr have indeed experienced changes to growth with climate change. These findings emphasize the need for more thorough long-term growth studies in the management of fisheries as altered growth will affect food security and the economy across the Canadian Arctic.

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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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'admission3
Résumé présentoui

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