Quantifying the effect of predators on endangered species using a bioenergetics approach: Caspian terns and juvenile salmonids in the Columbia River estuary
Notice bibliographique
Résumé
We estimated the consumption of juvenile salmonids (Oncorhynchus spp.) and other forage fishes by Caspian terns (Sterna caspia) nesting on Rice Island in the Columbia River estuary in 1997 and 1998 using a bioenergetics modeling approach. The study was prompted by concern that Caspian tern predation might be a substantial source of mortality to out-migrating juvenile salmonids from throughout the Columbia River basin, many populations of which are listed as threatened or endangered under the U.S. Endangered Species Act. The bioenergetics model used estimates of the energy requirements of the tern population and the proportion of tern energy requirements met by various prey types. The resulting estimate of the number of juvenile salmonids consumed by Rice Island Caspian terns was 8.1 million (5.910.4 million) in 1997 and 12.4 million (9.115.7 million) in 1998. Tern predation rates on juvenile salmonids were substantial, representing up to 15% of the juveniles to reach the estuary from some listed populations. Nevertheless, based on simple age-structured models of salmonid populations, it appears unlikely that management of Caspian tern predation alone would reverse salmonid declines. Management to reduce tern predation could, however, contribute to a comprehensive strategy to recover imperiled salmonid populations in the Columbia River basin.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».