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Enregistrement W2083809989 · doi:10.1139/f07-035

Density, climate, and the processes of prespawning mortality and egg retention in Pacific salmon (<i>Oncorhynchus</i>spp.)

2007· article· en· W2083809989 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas P. Quinn, D. M. Eggers, John H. Clark, Harry B. Rich

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlaska Department of Fish and GameGordon and Betty Moore FoundationNational Park ServiceNational Science Foundation
Mots-clésOncorhynchusEscapementBayEnvironmental scienceFisheryBiologyAnimal scienceFish <Actinopterygii>OceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,035

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations52
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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