Freshwater and marine indicators of salmon productivity from British Columbia to California and an assessment of risk using climate change projections
Notice bibliographique
Résumé
Salmon constitute an important indicator of the ecosystem status for the Integrated Ecosystem Assessment (IEA) of the California Current Large Marine Ecosystem (CCLME). Salmon productivity can be affected by freshwater (FW) and marine (M) environments because of their complex life histories that include spawning, rearing, migration, and maturation in both environments. Furthermore, as climate change will likely manifest in different rates of change among environments, it is important to determine how much FW and M indicators are correlated and to what degree we can tease apart their influences on salmon productivity. In this study, we will focus on Pacific Coho and Chinook salmon from southern British Columbia to California. We will test different approaches with three groupings of data: 1) smolts-per-spawner and smolt-to-adult return rates, 2) age-structured adult recruits-per-spawner, and 3) non-age-structured adult returns. As precision in the type of data declines (moving from groupings 1 to 3), our ability to resolve the influences of FW and M indicators on salmon productivity decreases, but the number of datasets available for analysis increases. A comparison of the trade-offs between data quality and quantity will be valuable. The FW and M indicators we are considering include those at the local/regional scale such as water temperature, flow, number of spawners, upwelling, and dissolved oxygen, and those at the large/atmospheric scale such as Pacific Northwest Index, Pacific Decadal Oscillation index, and Southern Oscillation Index. Correlated indicators will be analyzed with multivariate statistical techniques. In various analyses of salmon productivity, we will test whether FW and M indicators (as original values or part of multivariate indices) affect one of the model parameters and the residuals of the Ricker function. Furthermore, we will assess the relative risk of salmon productivity using climate projections in a 20–50 year time frame. Overall, this work will focus on general patterns of environmental indicators of salmon productivity across the coast, and not primarily on determining predictors for specific populations. Identifying which and to what degree FW and M indicators influence salmon productivity and identifying threshold values will be useful for the CCLME-IEA.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».