Influence of dams on population persistence in Atlantic salmon (<i>Salmo</i> <i>salar</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Barriers to migration can negatively affect population persistence. To explore how dams can influence the viability of a diadromous fish, we developed an empirically based stochastic model to estimate per-capita population growth rate (r) and probability of population decline (Pr(r < 0)). Our simulations incorporated life-history parameters common for many populations of Atlantic salmon (Salmo salar L., 1758), particularly in the southern part of the species range. Additionally, we explored the influence of individuals that reproduce more than once, i.e., “kelts”, on r and Pr(r < 0). For the life-history scenarios examined here, dams are forecast to negatively affect persistence, even at the comparatively high per-dam smolt survival rate of 90%. As the number of dams increases from one to four, the probability of negative population growth increases four-fold from 10% to 47%. Kelt survival rate, number of dams, and smolt dam-passage survival were all found to be significant factors in predicting population persistence. The present study suggests two primary conclusions: (1) dams are likely to have a negative influence on Atlantic salmon and (2) kelts can have considerable and positive influence on population viability. Our work provides compelling support for the hypothesis that mortality attributable to dam facilities can adversely affect survival, persistence, and recovery of depleted migratory fish populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».