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Enregistrement W2566628918 · doi:10.1139/cjfas-2016-0265

Marine growth patterns of southern British Columbia chum salmon explained by interactions between density-dependent competition and changing climate

2016· article· en· W2566628918 sur OpenAlexaffvenueabout
Allan Debertin, James R. Irvine, Carrie A. Holt, Gladys Azaria Oka, Marc Trudel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of VictoriaUniversity of GuelphFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusPacific decadal oscillationCompetition (biology)Ocean gyreBiomass (ecology)ProductivityFisheryRange (aeronautics)BiologyHatcheryClimate changeEnvironmental scienceOceanographySea surface temperatureEcologyFish <Actinopterygii>Subtropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty-nine years of scale growth measurements from Big Qualicum River chum salmon (Oncorhynchus keta) in southern British Columbia demonstrated that competition and climate variation affect marine growth and age-at-maturity. A longitudinal study design that accounted for correlation among individuals revealed growth at all ages was reduced when the biomass of North American chum, sockeye (Oncorhynchus nerka), and pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha) was high. When North Pacific Gyre Oscillation (NPGO) was positive, indicating increased primary productivity, predicted growth increased. Climate variation influenced competition effects. For instance, density-dependent competition effects increased when NPGO became more positive and Pacific Decadal Oscillation became more negative (indicating cool conditions), causing the greatest range in predicted scale size. Chum salmon are likely to exhibit continued reduction in growth at age due to increased ocean temperatures driven by climate change and high aggregate salmon biomass that includes hatchery releases. If evidence of biomass and climate effects presented here are common among Pacific salmon populations, reduction of hatchery releases should be considered.

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)0,000
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 enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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