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Enregistrement W6887363151 · doi:10.15468/kusunx

Greenland Arctic Charr

2025· dataset· en· W6887363151 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensOcean Tracking Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFjordSubarctic climateArcticClimate changeGlacierMarine ecosystemFood webEnvironmental changeMeltwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the OBIS extraction of the Ocean Tracking Network and Norwegian University of Science and Technology (NTNU) Greenland Arctic Charr, consisting of the release tagging metadata, i.e. the location and date when the tagged animal was released, and summarized detection events of tagged individuals. If readers are interested in the source dataset they may also inquire with the project PIs as listed here or on the OTN web site (https://members.oceantrack.org/project?ccode=V2LGAC2).Abstract:The Arctic charr is a partial migratory species, where some individuals migrate to sea every summer for feeding, while others remain in freshwater their entire life. Since migration is an adaptive response to particular conditions, environmental changes will potentially alter the selective pressures on movement behavior. The changes may also interfere with, or disrupt, a species’ ability to migrate. In either case, environmental changes could lead to the reduction or total loss of a migration with harmful impacts on fish populations. Yet we have little understanding of when to expect these outcomes to occur. Climatic changes are most pronounced in Arctic and subarctic areas, where increases in temperature and precipitation exceed global averages, resulting in changes to the annual growth period . The changes increase favorable temperatures for growth, but stratification in marine fjords may reduce productivity and limit food and hence prolong the marine feeding migration. Hence, it can be expected that changes in migratory phenologies and behavior may be among the first observed response to climate change. Especially, retreating glaciers will initially increase inflow of freshwaters to fjords due to increased melting, but later then the glacier is gone, freshwater run off will be reduced. Consequently, climate change may significantly have an impact on the marine ecosystem used by Arctic during their feeding migration. A recent study from three watercourses in South-western Greenland suggested that the local populations of Arctic charr consisted of a mixture of trophic groups; one group of marine specialists, an estuarine group that may have short and local marine migrations, and two resident morphs from the freshwater habitats. Hence there is a clear potential for a rapid adaptation by the species to changed climatic conditions although the mix of trophic groups may change. To reveal if changed climate may affect migratory behavior and trophic niche use, we will combine acoustic telemetry, physiological sampling techniques, sampling for stable isotopes (SIA) and genomics to examine charr populations in two neighboring fjord systems in Southwestern Greenland. One of the sites receives influx from glacial runoff whereas the other does not. The aim is to quantify variation in migratory tactics and the extent of marine habitat use of anadromous Arctic charr between the two ecologically very different fjord systems, and link distributions to important environmental variables like temperature, salinity and marine productivity. The current lack of knowledge regarding migratory tendencies makes it impossible for resource managers to ensure that different migratory behaviour types are protected, thus ensuring a portfolio of migration strategies are present within a given river system to deal with impending climate change. Knowledge from sites with limited other anthropogenic impacts will be crucial in providing this understanding.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,059

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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