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Enregistrement W1917392623 · doi:10.1139/cjfas-2012-0479

Geographic variation in environmental factors regulating outmigration timing of coho salmon (<i>Oncorhynchus kisutch</i>) smolts

2013· article· en· W1917392623 sur OpenAlexfundvenueno aff
Brian C. Spence, E. J. Dick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Naval ObservatoryDivision of Ocean SciencesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésOncorhynchusSmoltificationFish migrationPopulationFisheryEcologyPredictabilityphotoperiodismEnvironmental scienceBiologySalmonidaeGeographyFish <Actinopterygii>Rainbow troutDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental cues that regulate smoltification and trigger downstream movement by salmon should vary across space in response to differences in the predictability of favorable conditions for migration and ocean entry. To examine this, we modeled the short-term outmigration probability of four coho salmon (Oncorhynchus kisutch) populations in three distinct geographic regions in relation to photoperiod, temperature, streamflow, lunar phase, and interactions among these variables. For smolts in Deer and Flynn creeks, Oregon (1960–1972), migration probability was influenced by numerous factors, including photoperiod, temperature (absolute and change), flow (absolute and change), and lunar phase, with certain factors interacting. Smolts from Carnation Creek, British Columbia (1972–1986) responded to a similarly diverse suite of factors (excluding lunar phase), though in somewhat different ways. In contrast, migration timing of smolts in Sashin Creek, Alaska (1959–1969) was best explained by a model that included only photoperiod, temperature, and the interaction between these terms. These population differences suggest fundamental differences across regions in the selection processes operating in both marine and freshwater environments.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,096

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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