Retrospective patterns of differential mortality and common year-effects experienced by spring and summer chinook salmon (<i>Oncorhynchus</i> <i>tshawytscha</i>) of the Columbia River
Notice bibliographique
Résumé
We used spawnerrecruit data to estimate the instantaneous differential mortality (µ) experienced by seven Snake River spring and summer chinook (Oncorhynchus tshawytscha) stocks relative to six lower Columbia River stocks. We applied 37 Ricker stockrecruit models to these data, incorporating different assumptions about measurement error, transport survival, intrinsic productivity, methods of estimating µ, and common year-effects that affect the survival of all stocks. Estimates of mean µ for the 12 best models ranged from 0.55 to 1.90 (mean of 1.09), implying that passage from Lower Granite Dam to John Day Dam reduced recruitment of 19701990 Snake River broods by an average of 4285% (mean of 66%). Differential mortality was cyclical and moderately high in the 1970s brood years, low for 19801983, near average in 19841989, and high in 1990. Our empirical estimates of µ showed low bias and were between those produced by two mechanistic passage models. The best empirical models included common year-effects, which shifted from generally positive effects on 19521968 brood years to generally negative effects on 19701990 broods. Year-effects were not significantly correlated with two climate indices or with water travel time (the time that water takes to travel down the Columbia River).
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».