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Enregistrement W2051081284 · doi:10.1139/f04-118

Discharge-dependent covariation patterns in the population dynamics of brown trout (<i>Salmo trutta</i>) within a Cantabrian river drainage

2004· article· en· W2051081284 sur OpenAlexvenueno aff
Javier Lobón‐Cerviá

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Superior de Investigaciones Científicas
Mots-clésBrown troutSalmoTroutPopulationEcologyBiologyDischargeSalmonidaeFisheryGeographyDrainage basinFish <Actinopterygii>DemographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patterns of spatial covariation in the population dynamics of brown trout (Salmo trutta) across Rio Esva (northwestern Spain) were explored by using the residuals from stock–recruitment relationships as indices of survival rates of spawner-to-recruit (STR), spawner-to-cohort size (STC), and spawner-to-spawner (STS). Positive correlations in pairwise comparisons among survival rates together with highly significant spatiotemporal variation in STC (74.3%) and STS (51.5%) explained by variation in STR provided evidence for persistent spatial covariation across the river drainage during the whole lifetime. Split-line regressions fitted to the survival rates versus river discharge in March (when trout emerge) highlighted the importance of discharge during, or just after, trout emergence as a major determinant of recruitment whose effects are reflected in the population over the lifetime and emphasized the synchrony between environmental processes and brown trout dynamics. Synchrony in recruitment is caused by hydrological synchrony that, in turn, is determined by climatic synchrony (rainfall) operating at the regional scale. The importance of discharge for recruitment is consistent with studies on native and introduced populations, suggesting its broad effect on the dynamics of stream brown trout across geographical regions.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations87
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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