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Enregistrement W4414992631 · doi:10.3354/meps15005

Assessing the link between ontogenetic shifts in gill raker and diet composition of Arctic cod Boreogadus saida in the Canadian Beaufort Sea-Amundsen Gulf

2025· article· en· W4414992631 sur OpenAlexaboutno aff
Marie Launay, Billy Plaitis, Andrew Majewski, Andrea Niemi, James D. Reist, María Quintela, Torild Johansen, Denis Roy

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticPredationTrophic levelBeaufort seaHabitatPlanktivoreForagingPiscivoreMarine habitats

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic cod Boreogadus saida represents the most widespread and abundant fish in the Arctic Ocean and is a key trophic link in Arctic marine ecosystems. As the Arctic undergoes further rapid warming, understanding the ecological dynamics of this species is critical for developing effective Arctic marine conservation efforts. In this study, we assessed the relationship between ontogenetic shifts in gill raker density and diet composition of Arctic cod in the Canadian Beaufort Sea-Amundsen Gulf, using diet analyses and dietary tracers. Our results support the hypothesis that ontogenetic changes in gill raker density are associated with age-specific dietary shifts, leading to changes in the species’ habitat preferences, from surface to deeper waters in the Canadian Beaufort Sea-Amundsen Gulf. As Arctic cod mature, their gill raker density decreases, making them less efficient at foraging on small prey found near the surface. Older fish, with sparser gill rakers, likely relocate to deeper areas to forage on larger prey, as reflected in their diet item sizes, proportions, and dietary tracers. These insights improve our understanding of how gill raker density, along with factors such as predation and thermoregulation, likely drive diet and habitat shifts in Arctic cod, contributing to our knowledge of their ecological role in Arctic marine systems.

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)0,000
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 enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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