Influences of ocean conditions and feeding ecology on the survival of juvenile Chinook Salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recruitment variability in many fish populations is postulated to be influenced by climatic and oceanographic variability. However, a mechanistic understanding of the influence of specific variables on recruitment is generally lacking. Feeding ecology is one possible mechanism that more directly links ocean conditions and recruitment. We test this mechanism using juvenile Chinook Salmon ( Oncorhynchus tshawytscha ) collected off the west coast of Vancouver Island, British Columbia, Canada, in 2000–2009. Stable isotopes of carbon ( δ 13 C), an indicator of temperature or primary productivity, and nitrogen ( δ 15 N), an indicator of trophic position, were taken from muscle tissues of genetically stock‐identified salmon. We also collated large‐scale climate indices (e.g., Pacific Decadal Oscillation, North Pacific Gyre Oscillation), local climate variables (e.g., sea surface temperature) and copepod community composition across these years. We used a Bayesian network to determine how ocean conditions influenced feeding ecology, and subsequent survival rates. We found that smolt survival of Chinook Salmon is predicted by their δ 13 C value, but not their δ 15 N. In turn, large‐scale climate variability determined the δ 13 C values of salmon, thus linking climate to survival through feeding ecology, likely through qualities propagated from the base of the food chain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».