Breeding site selection by coho salmon (<i>Oncorhynchus kisutch</i>) in relation to large wood additions and factors that influence reproductive success
Notice bibliographique
Résumé
The fitness of female Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) with respect to breeding behavior can be partitioned into at least four fitness components: survival to reproduction, competition for breeding sites, success of egg incubation, and suitability of the local environment near breeding sites for early rearing of juveniles. We evaluated the relative influences of habitat features linked to these fitness components with respect to selection of breeding sites by coho salmon (Oncorhynchus kisutch). We also evaluated associations between breeding site selection and additions of large wood, as the latter were introduced into the study system as a means of restoring habitat conditions to benefit coho salmon. We used a model selection approach to organize specific habitat features into groupings reflecting fitness components and influences of large wood. Results of this work suggest that female coho salmon likely select breeding sites based on a wide range of habitat features linked to all four hypothesized fitness components. More specifically, model parameter estimates indicated that breeding site selection was most strongly influenced by proximity to pool-tail crests and deeper water (mean and maximum depths). Linkages between large wood and breeding site selection were less clear. Overall, our findings suggest that breeding site selection by coho salmon is influenced by a suite of fitness components in addition to the egg incubation environment, which has been the emphasis of much work in the past.
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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) | 0,001 | 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 ».