The role of northern shrimp as a key forage species in the Canadian sub-Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Key forage species are essential to the structure and functioning of marine ecosystems by connecting energy flow from primary producers to predators. In sub-Arctic ecosystems, northern shrimp Pandalus borealis plays an important ecological role as prey for higher trophic level consumers, including commercially harvested species. Northern shrimp is the subject of an important fishery in northeastern Canada, the third most valuable in Newfoundland and Labrador in 2024. Despite its ecological and economic importance, the impact of predation on northern shrimp population dynamics is largely unknown, particularly in the northernmost Canadian fishing areas. We addressed this issue by quantifying the role played by 6 fish predator taxa in consuming northern shrimp. Stomach contents from 3556 fish samples were analyzed to characterize predator feeding habits, quantify the contribution of northern shrimp to fish diets, and estimate total consumption of shrimp. Results indicated spatiotemporal variation in predation pressure on northern shrimp. Total predator biomass was identified as a key driver of shrimp biomass dynamics, suggesting that increased predator densities may create predation hotspots that exert localized pressure on shrimp stocks. Stomach content analysis showed regional variation in fish diet composition, with northern shrimp consistently serving as an important prey species, particularly for Greenland halibut Reinhardtius hippoglossoides and Atlantic cod Gadus morhua . Consumption models revealed notable variability in shrimp consumption across years, with a marked increase observed from 2020 onward. In northernmost regions, continued monitoring is essential to validate observed consumption trends, establish key ecological roles of forage species, and capture emerging ecological shifts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».