Describing the seasonal and spatial distribution of Calanus prey and North Atlantic Right Whale potential foraging habitats in Canadian waters using species distribution models
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to describe the seasonal and spatial variations of Calanus species abundance and North Atlantic Right Whale (henceforth NARW) potential foraging habitat in Canadian waters during 1999-2020. We took advantage of oceanographic monitoring programs in Canada and USA to develop an integrated modelling approach including the following elements: (1) Species Distribution Models (SDMs) of Calanus finmarchicus, C. glacialis and C. hyperboreus to predict their abundance, (2) predicted abundance converted in biomass to account for differences in body size among Calanus species, (3) Generalized Additive Models (GAMs) describing the seasonal variations in Calanus vertical distribution, (4) a multispecies 3- D prey layer combining species-specific water column biomass and vertical distribution, and (5) a right whales bioenergetic model to assess prey suitability and describe the seasonal and spatial distribution of potential foraging habitat. Using GAMs, we built a suite of SDMs based on different mechanistic assumptions about the drivers of Calanus species populations across Canadian and US waters. The best performing models included a seascape ‘connectivity’ term in addition to other key covariates (temperature, bathymetry) and assumed that Calanus species responses to covariates were generally the same across the domain (no local adaptation) with strong influence of transport in specific locations. The temperature and ’connectivity’ terms captured realistic patterns of influence of different temperature regimes and waters masses on Calanus across Canadian waters. Our integrated modelling approach successfully identified known (ex: Roseway Basin) and newly identified (ex: southern GSL) NARW foraging habitats as well as other potential foraging habitats across Canadian waters. Our results showed that NARW potential foraging areas in Canadian waters are determined by an assemblage of multiple Calanus species that varies across space and time. Therefore, inferences about past, current and future resilience of NARW foraging habitats to variations in environmental conditions and climate change should be carefully made due to species-specific responses to these changes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».