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Enregistrement W2523818297 · doi:10.1139/cjfas-2016-0076

Summer temperature regimes in southcentral Alaska streams: watershed drivers of variation and potential implications for Pacific salmon

2016· article· en· W2523818297 sur OpenAlexaffvenue
Sue Mauger, Rebecca Shaftel, Jason C. Leppi, Daniel J. Rinella

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCanadian Parks and Wilderness Society
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchMat-Su Health FoundationNew York State Department of Environmental ConservationNational Science Foundation
Mots-clésSTREAMSWatershedEnvironmental scienceInletRange (aeronautics)Elevation (ballistics)Plateau (mathematics)Hydrology (agriculture)Structural basinLatitudeWetlandPhysical geographyGeographyEcologyOceanographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate is changing fastest in high-latitude regions, focusing our research on understanding rates and drivers of changing temperature regimes in southcentral Alaska streams and implications for salmon populations. We collected continuous water and air temperature data during open-water periods from 2008 to 2012 in 48 nonglacial salmon streams across the Cook Inlet basin spanning a range of watershed characteristics. The most important predictors of maximum temperatures, expressed as mean July temperature, maximum weekly average temperature, and maximum weekly maximum temperature (MWMT), were mean elevation and wetland cover, while thermal sensitivity (slope of the stream–air temperature relationship) was best explained by mean elevation and area. Although maximum stream temperatures varied widely between years and across sites (8.4 to 23.7 °C), MWMT at most sites exceeded established criterion for spawning and incubation (13 °C), above which chronic and sublethal effects become likely, every year of the study, which suggests salmon are already experiencing thermal stress. Projections of MWMT over the next ∼50 years suggest these criteria will be exceeded at more sites and by increasing margins.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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