MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093510984 · doi:10.1046/j.1365-2419.2001.00150.x

Influence of the marine abundance of pink (<i>Oncorhynchus gorbuscha</i>) and sockeye salmon (<i>O. nerka</i>) on growth of Ozernaya River sockeye

2001· article· en· W2093510984 sur OpenAlexaff
В. Ф. Бугаев, David W. Welch, M. M. Selifonov, L. E. Grachev, J. Paige Eveson

Notice bibliographique

RevueFisheries Oceanography · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusAbundance (ecology)FisheryCompetition (biology)ProductivityBiologyTrophic levelFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The length and weight of Russian sockeye ( Oncorhynchus nerka ) returning to the Ozernaya River (Kamchatka) was substantially reduced in years when the ocean abundances of Kamchatkan pink ( O. gorbuscha ) and sockeye salmon were high. We found that the density‐dependent reduction in sockeye growth on a per‐capita basis was greater for sockeye than for pink salmon. However, the overall effect of pink salmon abundance on sockeye growth was greater because of the higher numerical abundance of pink salmon. The strongest statistical relationships were found for sockeye from separate age groups; pooled data combining all age classes were statistically insignificant. We estimate that, if pink salmon were absent, the most strongly affected age group of sockeye salmon (2.1 males) would weigh twice as much at maturity than if pink salmon populations from eastern and western Kamchatka were both simultaneously at peak observed abundances. Trophic competition in the ocean between pink and sockeye salmon can therefore have a significant influence on the productivity of sockeye populations for the most strongly affected age groups. These effects are large enough that they should be explicitly considered in the management of salmon populations.

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)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations24
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFisheries OceanographyMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207