Archaeological data provide alternative hypotheses on Pacific herring ( <i>Clupea pallasii</i> ) distribution, abundance, and variability
Notice bibliographique
Résumé
Pacific herring (Clupea pallasii), a foundation of coastal social-ecological systems, is in decline throughout much of its range. We assembled data on fish bones from 171 archaeological sites from Alaska, British Columbia, and Washington to provide proxy measures of past herring distribution and abundance. The dataset represents 435,777 fish bones, dating throughout the Holocene, but primarily to the last 2,500 y. Herring is the single-most ubiquitous fish taxon (99% ubiquity) and among the two most abundant taxa in 80% of individual assemblages. Herring bones are archaeologically abundant in all regions, but are superabundant in the northern Salish Sea and southwestern Vancouver Island areas. Analyses of temporal variability in 50 well-sampled sites reveals that herring exhibits consistently high abundance (>20% of fish bones) and consistently low variance (<10%) within the majority of sites (88% and 96%, respectively). We pose three alternative hypotheses to account for the disjunction between modern and archaeological herring populations. We reject the first hypothesis that the archaeological data overestimate past abundance and underestimate past variability. We are unable to distinguish between the second two hypotheses, which both assert that the archaeological data reflect a higher mean abundance of herring in the past, but differ in whether variability was similar to or less than that observed recently. In either case, sufficient herring was consistently available to meet the needs of harvesters, even if variability is damped in the archaeological record. These results provide baseline information prior to herring depletion and can inform modern management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».