Environmental and geospatial factors drive juvenile Chinook salmon distribution during early ocean migration
Notice bibliographique
Résumé
Migrating animals rely on a variety of cues to guide them, but the relative importance of those signals may vary with size, life stage, or location. During their initial ocean migration, yearling Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytcha) from the Columbia River have stock-specific spatial distributions that shift through time. We used a two-process mixture model to examine how the distribution of yearling migrants from three Chinook salmon stocks varies as a function of geospatial (e.g., latitude and distance from shore) and environmental (e.g., chlorophyll a and temperature) covariates. In this framework, one process described the probability of being inside the spatial, temporal, and environmental boundaries of the migration route, and one process described the patchy distribution of salmon abundance within that route. We found that both environmental and geospatial covariates explained substantial portions of observed spatial patterns in abundance, suggesting that these stocks responded to multiple cues during migration. However, model selection criteria indicated that fish distributions were more affected by geospatial than by environmental covariates. We conclude that during migration, behavioral responses to environmental variation are secondary to responses to geospatial variation, sometimes resulting in suboptimal environmental conditions. This may have sublethal effects on growth and could ultimately influence stock-specific responses to broad-scale climate 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».