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Enregistrement W1518407570 · doi:10.1111/j.1755-263x.2010.00145.x

Salmon for terrestrial protected areas

2010· article· en· W1518407570 sur OpenAlexafffund
Chris T. Darimont, Heather M. Bryan, Stephanie M. Carlson, Morgan D. Hocking, Misty MacDuffee, Paul C. Paquet, Michael H. H. Price, T. E. Reimchen, John D. Reynolds, Christopher C. Wilmers

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser UniversityUniversity of CalgaryRaincoast Conservation Foundation
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of VictoriaWilburforce FoundationNational Science Foundation
Mots-clésOncorhynchusRiparian zoneFishingFisheryMarine protected areaLimitingEcosystemUpstream (networking)Environmental resource managementEcologyEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>HabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although managers safeguard protected areas for migratory species, little consideration has been given to how migratory species might benefit parks. Additionally, whereas land‐sea connections are considered in management of protected areas, most effort has focused on reducing negative “downstream” processes. Here, we offer a proposal to promote positive “upstream” processes by safeguarding the seasonal pulse of marine nutrients imported into freshwater and riparian ecosystems by spawning migrations of Pacific salmon. Currently, high rates of fishing limit this important contribution to species and processes that terrestrial parks were designed to protect. Accordingly, we propose limiting exploitation in areas and periods through which salmon runs bound for terrestrial protected areas can migrate. Best suited for less commercially valuable but relatively abundant and widespread pink and chum salmon ( O. gorbuscha and keta ), our proposal thus considers ecosystem and societal needs for salmon. We conclude by outlining strategies to overcome socio‐economic barriers to implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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