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Enregistrement W2064872746 · doi:10.1139/f04-222

Effects of an increase in large wood on abundance and survival of juvenile salmonids (<i>Oncorhynchus</i> spp.) in an Oregon coastal stream

2005· article· en· W2064872746 sur OpenAlexvenueno aff
Steven L. Johnson, J. Daniel Rodgers, Mario F. Solazzi, Thomas E. Nickelson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusRainbow troutElectrofishingFisheryBroodTributaryJuvenileTroutAbundance (ecology)PopulationBiologyEcologyEnvironmental scienceGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the effect of an increase in large wood on the summer population size, smolt abundance, and freshwater survival of steelhead (Oncorhynchus mykiss), coastal cutthroat trout (Oncorhynchus clarki clarki), and coho salmon (Oncorhynchus kisutch). We examined these parameters for five brood years prior to the addition of wood and five brood years after in Tenmile Creek, a direct ocean tributary on the Oregon coast. Over the same time frame, a nearby reference stream, Cummins Creek, was also sampled for the same parameters. The input of large wood into Tenmile Creek resulted from a planned habitat restoration project in 1996 and an unplanned addition of wood from a winter storm the same year. Steelhead smolt abundance, steelhead freshwater survival, and coho salmon freshwater survival increased in Tenmile Creek after the input of large wood. Steelhead age-0+ summer populations and steelhead smolt populations increased in the reference stream, although steelhead freshwater survival did not. Coho salmon populations remained unchanged in the reference stream. Our results illustrate the potential shortcomings of the before-after-control-impact study design under field conditions and the potential for misinterpreting results had we employed a more modest sampling plan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations83
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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