Year‐to‐year variability in ocean recovery rate of Columbia River Upriver Bright fall Chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unusually large returns of several stocks of fall Chinook salmon ( Oncorhynchus tshawytscha ) from the U.S. Northwest commonly occurred during the late 1980s. These synchronous events seem to have been due to ocean rather than freshwater conditions because natal rivers of these stocks were geographically disconnected. We examined year‐to‐year variability in cohort strength of one of these stocks, Upriver Bright (URB) fall Chinook salmon from the Columbia River Hanford Reach for brood years 1976–99 (recovery years 1979–2002). We used the ocean recovery rate of coded‐wire‐tag (CWT) fish as an index of cohort strength. To analyse year‐to‐year variability in the ocean recovery rate, we applied a log‐linear model whose candidate explanatory variables were ocean condition variables, fishing effort, age of recovered fish, and fish rearing type (hatchery versus wild). Explanatory variables in the best model included fishing effort, and the quadratic term of winter sea surface temperature (SST) measured from coastal waters of British Columbia, Canada during the fish's first ocean year. The coefficient of the quadratic term of SST was significantly negative, so the model shape was convex. Our findings can be used to infer year‐to‐year variability in cohort strength of other fall Chinook salmon whose life history and ocean distributions are similar to the URB fish.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».