MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2610851101 · doi:10.1139/cjfas-2016-0462

Adfluvial salmonids have engineering but not fertilization impacts in tributaries of a central Utah reservoir

2017· article· en· W2610851101 sur OpenAlexvenueno aff
Kit Wheeler, Scott W. Miller, Todd A. Crowl

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUtah Division of Wildlife ResourcesUtah State University
Mots-clésTributaryOncorhynchusAbiotic componentEcosystemEcologyContext (archaeology)Freshwater ecosystemEnvironmental scienceFish migrationHabitatEcosystem engineerFisheryBenthic zoneBiologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migratory fishes can affect tributary ecosystem properties given their potential to introduce nutrients (fertilize) and physically modify habitat (engineer) during spawning. Nonetheless, migrant effects are frequently context-dependent, and it is useful to understand their strength relative to other potential ecosystem drivers. We examined whether tributary ecosystem properties varied in response to migrations of two adfluvial salmonids, taking advantage of differences in migration timing and reproductive strategy between species, as well as hydrogeomorphic differences between a pair of tributaries. For analyses, we used a model comparison approach to evaluate migrant effects relative to other possible drivers. We observed that Bonneville cutthroat trout (Oncorhynchus clarkii utah) engineered benthic chlorophyll a in redds, with reduction (51% ± 16% decrease) generally occurring during migrations. Contrary to expectations, migrant fertilization effects were not pronounced even in the more retentive tributary during migration by species (kokanee, Oncorhynchus nerka) that exhibited high postspawning mortality. Based on multimodel comparisons, isolated migrant effects were not the primary influence on measured ecosystem properties. Our findings underscore the need to consider different biotic and abiotic conditions that can mediate migratory fish effects.

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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,315

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences→Même sujetFish Ecology and Management Studies→Travaux en français237 207→