Conservation physiology in practice: how physiological knowledge has improved our ability to sustainably manage Pacific salmon during up-river migration
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing interest in conservation physiology, practical examples of how physiology has helped to understand or to solve conservation problems remain scarce. Over the past decade, an interdisciplinary research team has used a conservation physiology approach to address topical conservation concerns for Pacific salmon. Here, we review how novel applications of tools such as physiological telemetry, functional genomics and laboratory experiments on cardiorespiratory physiology have shed light on the effect of fisheries capture and release, disease and individual condition, and stock-specific consequences of warming river temperatures, respectively, and discuss how these findings have or have not benefited Pacific salmon management. Overall, physiological tools have provided remarkable insights into the effects of fisheries capture and have helped to enhance techniques for facilitating recovery from fisheries capture. Stock-specific cardiorespiratory thresholds for thermal tolerances have been identified for sockeye salmon and can be used by managers to better predict migration success, representing a rare example that links a physiological scope to fitness in the wild population. Functional genomics approaches have identified physiological signatures predictive of individual migration mortality. Although fisheries managers are primarily concerned with population-level processes, understanding the causes of en route mortality provides a mechanistic explanation and can be used to refine management models. We discuss the challenges that we have overcome, as well as those that we continue to face, in making conservation physiology relevant to managers of Pacific salmon.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».