MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2143367427 · doi:10.1139/f04-147

Late-season mortality during migration of radio-tagged adult sockeye salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>) in the Columbia River

2005· article· en· W2143367427 sur OpenAlexvenueno aff
George P. Naughton, Christopher C. Caudill, Matthew L. Keefer, T. C. Bjornn, Lowell C. Stuehrenberg, Christopher A. Peery

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of Engineers
Mots-clésOncorhynchusFish migrationBiologyEnvironmental scienceEcologyFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We radio-tagged 577 adult sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) returning to the Columbia River in 1997 to determine how migration behaviors were related to migration success in an altered river system. The probability of successful migration declined dramatically for late-entry individuals, concomitant with declines in discharge and the onset of stressful temperatures. Long dam passage times were not related to unsuccessful migration at most dams. However, when migration histories were analyzed across multiple dams or reservoirs, relatively slow migration was significantly associated with unsuccessful migration, suggesting potential cumulative effects. Median passage times at dams were rapid (7.9–33.4 h), although 0.2%–8% of salmon took more than 5 days to pass. Reservoir passage was also rapid, averaging 36.8–61.3 km·day –1 , and appeared to compensate for slowed migration at dams. Rates observed in the unimpounded Hanford Reach suggest that total predam migration rates may have been similar to current rates. Overall, our results suggest that cumulative effects may be more important than negative effects of passage at single dams and that hydrosystem alteration of temperature regimes in the migration corridor may have an important indirect negative impact on adults.

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)0,001
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 enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations131
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic SciencesMême sujetFish Ecology and Management StudiesTravaux en français237 207