Climate and intraspecific competition control the growth and life history of juvenile sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) in Iliamna Lake, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Recent climate changes have had marked effects on the ice-free season and thermal conditions in many high-latitude lakes, but their ecological effects combine with density-dependent processes to affect fish growth and life history. To better understand the relative roles of climate and intraspecific density, we applied Gaussian state–space models to long-term data (1962–2006) on growth of juvenile sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka ) in Iliamna Lake, Alaska, USA. Both temperature and density influenced fry size at the end of their first growing season, but the positive effect of temperature exceeded the negative effects of density. Fry growth was affected by the magnitude of their own cohort more strongly than by the previous brood (i.e., yearlings). In contrast, density was more important than temperature in Lake Aleknagik, also in Bristol Bay, over the same period of record, probably because Iliamna Lake is cooler and has generally lower densities of juvenile sockeye salmon than Lake Aleknagik. In both lakes, the size of the fish at the end of the first growing season affects smolt size and age at seaward migration, hence survival at sea and age at maturity, so the relative effects of climate and density depend on the ecological context.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».