Density, climate, and the processes of prespawning mortality and egg retention in Pacific salmon (<i>Oncorhynchus</i>spp.)
Notice bibliographique
Résumé
In 2004 and 2005, exceptionally large runs of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) to the Alagnak River system in Bristol Bay, Alaska, coincided with weak runs to the nearby Kvichak River system. Restricted fishing to protect the Kvichak populations resulted in densities on the Alagnak River system's spawning grounds that were 11.5-fold (in 2004) and 9.0-fold (in 2005) above the long-term (1956–2003) average. Carcass sampling indicated that 23% (2004) and 44% (2005) of the potential egg deposition was lost to prespawning mortality or incomplete spawning in the Alagnak populations. Much lower levels of egg retentions were observed in spawning populations in the Kvichak River and Wood River systems, where the runs did not appreciably exceed the escapement goals, indicating that density-dependent spawning failure may have occurred. However, in 2005, significantly higher egg retention rates were observed in the Alagnak River system despite slightly lower densities than in 2004, indicating that environmental processes (probably low river levels and high temperatures) influenced prespawning mortality as well. More limited sampling in 2006 revealed only 3% egg retention in one of the Alagnak populations, but the combination of lower density and cooler conditions did not allow us to determine the relative contributions of these two factors to spawning failure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».