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Enregistrement W2795417785 · doi:10.1139/cjfas-2017-0490

Effects of natal water concentration and temperature on the behaviour of up-river migrating sockeye salmon

2018· article· en· W2795417785 sur OpenAlexaffvenueabout
Collin T. Middleton, Scott G. Hinch, Eduardo G. Martins, Douglas C. Braun, David A. Patterson, Nicholas J. Burnett, Vanessa Minke‐Martin, Matthew T. Casselman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)Fisheries and Oceans CanadaInStream Fisheries Research (Canada)Simon Fraser UniversityUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoming (biology)OncorhynchusPopulationFisheryEnvironmental scienceBiologyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impoundments and diversions in freshwater corridors can alter the availability and concentration of natal water cues that migratory salmon rely on to guide homing during spawning migrations, although this has rarely been examined. By combining radiotelemetry and noninvasive biopsy, we provide the first detailed account of the effects of varying natal water concentrations, temperature, and individual physiology on the homing behaviour of wild adult Pacific salmon migrating through a regulated river. Most (89%) of the 346 sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) from the two distinct populations tracked in this study in southwestern British Columbia (Canada) delayed their migration in the outlet of a powerhouse that discharges strong concentrations of natal lake water and subsequently wandered in the Fraser River before continuing upstream into the Seton River, where natal water cues can also vary. There were few associations between metabolic stress indices and reproductive hormone levels with this behaviour in either population; however, higher temperatures and elevated natal water concentrations in the Seton River were associated with shorter powerhouse delays and less wandering in late-run migrants.

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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