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Enregistrement W1879691234 · doi:10.1139/cjfas-2014-0528

Chinook salmon outmigration survival in wet and dry years in California’s Sacramento River

2015· article· en· W1879691234 sur OpenAlexvenueno aff
Cyril J. Michel, Arnold J. Ammann, Steven T. Lindley, Philip T. Sandstrom, Eric D. Chapman, Michael J. Thomas, Gabriel P. Singer, A. Peter Klimley, R. Bruce MacFarlane

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésChinook windEstuaryOncorhynchusBrackish waterFisheryPredationStreamflowEnvironmental scienceHatcheryGeographyEcologyBiologyDrainage basinSalinityFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outmigration survival of acoustic-tagged, hatchery-origin, late-fall-run Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) smolts from the Sacramento River was estimated for 5 years (2007–2011) using a receiver array spanning the entire outmigration corridor, from the upper river, through the estuary, and into the coastal ocean. The first 4 years of releases occurred during below-average river flows, while the fifth year (2011) occurred during above-average flows. In 2011, overall outmigration survival was two to five times higher than survival in the other 4 years. Regional survival estimates indicate that most of the improved survival seen in 2011 occurred in the riverine reaches of the outmigration corridor, while survival in the brackish portions of the estuary did not significantly differ among the 5 years. For the 4 low-flow years combined, survival rate in the river was lower in the less anthropogenically modified upper reaches; however, across all regions, survival rate was lowest in the brackish portion of the estuary. Even in the high-flow year, outmigration survival was substantially lower than yearling Chinook salmon populations in other large rivers. Potential drivers of these patterns are discussed, including channelization, water flow, and predation. Finally, management strategies are suggested to best exploit survival advantages described in this study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations104
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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