Idiosyncratic responses of Pacific salmon species to land cover, fragmentation, and scale
Notice bibliographique
Résumé
Salmon are critical to the ecology and livelihood of the Pacific Northwest, and are declining throughout much of their range. While much of their life cycle occurs in open ocean, freshwater conditions also contribute to population trends. Because stream habitats are connected to uplands by water flow, salmon can be influenced by the characteristics of terrestrial systems. We analyzed the relationships between the population trends of Pacific salmon (1953–2006) and land cover, fragmentation, and forest age derived from remotely‐sensed, landscape level datasets. Analyses included 425 populations of all native salmon species in 156 watersheds on Vancouver Island, British Columbia, Canada. Vancouver Island salmon escapements exhibited general patterns of decline, which may be largely controlled by broad‐scale marine conditions. The spatial variation in these population trends was related to landscape variables at watershed and riparian scales with regression trees. Results were found to be species specific, but characteristics indicating a legacy of historic and current forest management (such as fragmented forests and non‐forested or early‐successional forest cover) generally had negative effects, driven by a small subset of highly fragmented watersheds. Chum and coho had strong negative relationships with fragmentation, pink had a strong positive relationship with wetland abundance, and Chinook and sockeye were most closely related to geomorphology. There was no ‘single best’ scale of analysis. Salmon trends were generally more closely related to variables estimated over the entire watershed, however, the relative importances of watershed and riparian level predictors varied by both variable and species. Efforts to restore salmon habitat will be complicated by marine and freshwater processes, terrestrial conditions throughout watersheds, and the idiosyncratic requirements of each species.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».