Abundance indices and biological traits of juvenile salmon (Salmo salar) sampled in three rivers on the Atlantic and Channel coasts (France)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ) is an anadromous migratory species adapted to cool temperatures. It is protected by the Bern convention and by the European Habitats Directive. It has been listed as vulnerable by the French IUCN Red List. Salmon decline is the result of combined and cumulated, mainly anthropic, causes: climate change, increasingly high number of impoundments, degradation of water quality and habitat and over-exploitation by fisheries. Monitoring of this species has been carried out on three rivers in France (Southern part of the distribution area) to produce data and knowledge (growth, precocious maturity, survival) for stock management.For 24 years, a specific and standardised electric fishing protocol has been used to target young-of-the-year (0+ parr) Atlantic salmon. Sampling was restricted to areas with shallow running water that flows over a coarse bottom substrate, i.e. the preferred habitat of young salmon. This monitoring and inventory of growing areas thus allows assessment of juvenile recruitment and provides baseline data required to calculate total allowable catches (TACs). NEW INFORMATION: The dataset currently consists of 47,077 occurrence data points from 105 sites spanning up to 24 years in three different watersheds in France. Beyond our project, this dataset has a clear utility to research since it associates abundance measurements with the measurement of biological traits and the collection of tissue samples. It allows for current and retrospective characterisation of individuals or populations, according to life history traits and genetic features in relation to changes in environmental conditions. The fact that the monitoring takes place in France, the southern part of the distribution area, over 24 years, makes the dataset particularly relevant for climate change studies.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle