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Enregistrement W2130356973 · doi:10.1139/f03-092

Relationship between natural productivity and the frequency of wild fish in mixed spawning populations of wild and hatchery steelhead (<i>Oncorhynchus mykiss</i>)

2003· article· en· W2130356973 sur OpenAlexvenueno aff
Mark W. Chilcote

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHatcheryProductivityBiologyPopulationFisheryRainbow troutOncorhynchusFish hatcheryAnimal scienceEcologyFish <Actinopterygii>Fish farmingAquacultureDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proportion of wild fish in 12 mixed populations of hatchery and wild steelhead (Oncorhynchus mykiss) was evaluated for its relationship to mean and intrinsic measures of population productivity. The population mean of ln(recruits/spawner) was used to represent mean productivity. Intrinsic productivity was represented by values for the Ricker a parameter as estimated from fits of spawner and recruit data. Significant regressions (p < 0.001) were found between both measures of productivity and the proportion of wild fish in the spawning population (Pw). The slopes of the two regressions were not significantly different (p = 0.55) and defined a relationship suggesting that a spawning population comprised of equal numbers of hatchery and wild fish would produce 63% fewer recruits per spawner than one comprised entirely of wild fish. Study findings were not sensitive to likely levels of data error or confounded by extraneous habitat correlation with Pw. Population status assessments and conservation monitoring efforts should include Pw as a critical variable. For natural populations, removal rather than addition of hatchery fish may be the most effective strategy to improve productivity and resilience.

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)0,003
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations96
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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