Ecological, landscape, and climatic regulation of sediment geochemistry in North American sockeye salmon nursery lakes: Insights for paleoecological salmon investigations
Notice bibliographique
Résumé
We used multiple linear regressions across a Northeast Pacific region 56‐lake set to examine the influence of sockeye salmon spawner densities and limnological, climatic, and watershed characteristics on sediment stable nitrogen isotope (δ15N) and C:N signatures, geochemical proxies used in paleolimnological reconstructions of prehistoric salmon abundances. Across all sites (n = 56), sedimentary C:N was primarily related to variables reflecting allochthonous organic matter and nutrient fluxes, with 67= of the variance explained by watershed vegetation type, watershed area, mean slope, and salmon spawner densities. In a subset of sites with nutrient data (n = 41), 63= of variance in C:N was explained by precipitation and watershed vegetation type. Sediment δ15N was most strongly related to salmon spawner densities, but C:N and watershed area : lake area ratios explained significant residual variance (total 55=). In sites with nutrient data, salmon spawner densities, vegetation type, and spring nitrate explained 62= of the variance in d15N. Sediment C:N and δ15N values exhibited distinct interregional variation, typically varying inversely. Regional d15N‐salmon density relationships (regression slopes) varied strongly with total annual precipitation (r2 = 0.89, p = 0.016, n = 5), suggesting watershed organic matter and nutrient loading vary predictably in relation to regional biogeoclimatic conditions. Our findings demonstrate that paleolimnological analyses are useful for quantitative reconstruction of past salmon densities; however, inferences regarding past salmon populations must consider the factors regulating influxes of nitrogen from watershed sources.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».