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Enregistrement W2229382773 · doi:10.1111/eff.12271

Influence of climate and abundance on migration timing of adult Atlantic salmon (<i><scp>S</scp>almo salar</i>) among rivers in <scp>N</scp>ewfoundland and <scp>L</scp>abrador

2016· article· en· W2229382773 sur OpenAlexaffabout
Brian Dempson, Carl J. Schwarz, Ian Bradbury, Martha J. Robertson, G. Veinott, Rebecca Poole, Eugene Colbourne

Notice bibliographique

RevueEcology Of Freshwater Fish · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoAbundance (ecology)PhenologyEnvironmental scienceFisheryEcologyFish <Actinopterygii>BiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Evidence mounts for the influence of climate variability on temporal trends in the phenology of many organisms including various species of fish. Accordingly, we examined variation in adult Atlantic salmon Salmo salar run timing in thirteen Newfoundland and Labrador rivers where returns were monitored at fishways or fish‐counting fences. Run timing varied significantly among rivers with the median date of return differing by up to 5 weeks. Duration of runs was generally short with most adults returning over a period of three to 5 weeks. A mixed model analysis incorporating a first‐order autoregressive error structure was used to generalise changes in run timing among all monitored rivers. Results indicated that the median date of return has advanced by almost 12 days over a 35‐year interval from 1978 to 2012, while several individual rivers have advanced by almost 21 days. The influence of climate on median timing was evident when the simultaneous effects of both climate and salmon abundance were controlled. We found earlier runs associated with overall warmer climate conditions on the Newfoundland and Labrador Shelf. Results contrast with those from the north‐east Atlantic where Atlantic salmon are returning later in some rivers coincident with warming climate conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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