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Enregistrement W2611451208 · doi:10.1139/cjfas-2016-0430

Sea-to-sea survival of late-run adult steelhead (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) from the Columbia and Snake rivers

2017· article· en· W2611451208 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew L. Keefer, Michael A. Jepson, Tami S. Clabough, Eric L. Johnson, Shawn R. Narum, Jon E. Hess, Christopher C. Caudill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish migrationFisheryTributaryRainbow troutFishingHatcheryOncorhynchusSalmoSalmonidaeBiologyGeographyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used biotelemetry and genetic stock identification to assess sea-to-sea survival and run composition of 1212 late-migrating adult steelhead (anadromous Oncorhynchus mykiss) through the Columbia River and Snake River migratory corridors. The late run was predominated by steelhead from Idaho’s Clearwater and Salmon rivers that must pass eight large hydroelectric dams during both prespawn and postspawn migrations. In 2 years (2013 and 2014), prespawn survival to Snake River tributaries (>500 km) was 0.48–0.67 for the most abundant populations and was higher for females and 1-sea fish (i.e., fish that spend one winter at sea). Annual survival from Snake River tributary entry to postspawn kelt status was 0.14–0.17, with higher survival for females and those without hatchery fin clips. Kelt outmigration survival was 0.31–0.39 past four Snake River dams and 0.13–0.20 past all eight dams and was highest for smaller kelts. Full-cycle adult freshwater survival (sea-to-sea) including 16 dam passage events was 0.01–0.02. Younger steelhead and those without fin clips survived at the highest rates. This study uniquely partitioned mortality across prespawn, reproductive, and kelt life history stages and informs management strategies for this conservation-priority metapopulation.

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)0,000
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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