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Enregistrement W2068200593 · doi:10.1139/f00-093

Cross-tributary analysis of parr to smolt recruitment of Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>)

2000· article· en· W2068200593 sur OpenAlexfundvenueno aff
Kevin G. Whalen, Donna L. Parrish, Martha E. Mather, James R. McMenemy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceUniversity of Saskatchewan
Mots-clésSalmoTributarySmoltificationBiologyFisheryPopulation densityPopulationSalmonidaeFish <Actinopterygii>GeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used estimates of Atlantic salmon (Salmo salar) parr and smolt density, estimated in three tributaries of the West River, Vermont, U.S.A., to determine (i) if smolt recruitment is density dependent or independent of parr density, (ii) if the proportion of parr migrating as smolts and cohort survival differ among tributaries, and (iii) the effect of parr maturity on smolt production and recruitment variability. We found that parr to smolt recruitment was best described with a linear function providing no evidence for density dependence in the recruitment dynamics of parr and smolts at the tributary scale. The proportion of age-1 parr recruiting to age-2 smolts did not systematically differ among tributaries or years (overall mean ± 95% CL: 18 ± 11%, range = 9-37%), and mean age-1 to age-2 survival ranged less than twofold among tributaries (27-46%) and was independent of cohort density. Survival of age-1 mature (39%) and immature (33%) parr was similar, but probability of smolting for mature parr (0.21) was threefold less than for immature parr (0.76). Quantifying smolt recruitment pathways involving parr maturation helped elucidate the population-level effect of parr maturation on smolt production and recruitment variability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations22
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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