Describing population dynamics for early life stages of rainbow trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) using a stock synthesis model<sup>1</sup>This article is a companion to Korman et al. 2011, published this issue.
Notice bibliographique
Résumé
A stock synthesis model was used to assess effects of experimental flows on early life stages of nonnative rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) in the Colorado River below Glen Canyon Dam (Arizona, USA). The model estimated time-varying survival rates while correcting for entry of new recruits to the age-0 population and changes in vulnerability to capture associated with growth and ontogenetic habitat shifts. A controlled flood, designed in part to enhance native fish habitat, led to an 11-fold increase in early survival rates (fertilization to ~1 month from emergence) of weekly cohorts of trout fertilized after the flood. Effects of increased flow fluctuations during incubation, designed to reduce trout abundance, were not apparent. Age-0 mortality between August and September was over twofold higher in years when there was a 50% reduction in the minimum flow compared with years when flow was stable. There was strong support for models that simulated an ontogenetic shift to deeper habitat in four of five study years. The integration of detailed field information in a stock synthesis model to describe early life history dynamics is a valuable approach that can be applied in a wide range of systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».