Diverse Ecological Pathways of Salmon Nutrients Through an Intact Marine-terrestrial Interface
Notice bibliographique
Résumé
Based on five years of field studies (1992, 1993, 1994, 1998, 2000), I quantified bi-directional movement of salmon nutrients through an estuary, stream, and old growth forest in a large protected reserve on Haida Gwaii, British Columbia. In 1993, when most data were collected, about 6000 Chum Salmon (Oncorhynchus keta) entered the river of which 22% of the total biomass of senescent carcasses were swept downstream into the estuary and were scavenged by gulls (n = 350) and subtidal invertebrates. Of the 3700 salmon (10 000 kg) transferred by American Black Bear (Ursus americanus) to the riparian zone and partially consumed along the 800 m of stream channel, 5070 kg of salmon tissues abandoned by the bears were scavenged by Northwestern Crows (Corvus caurinus; n = 200) but mostly (4100 kg) by calliphorid blowfly larvae resulting in larval densities averaging 240/m2 throughout the riparian zone. Total nitrogen input to the soils from the combined effects of bear and scavenger activity as well as carcass input was 18 g/m2 within 10 m of the stream channel. δ15N of foliar tissues of Lanky Moss (Rhytidiadelphus loreus), Red Huckleberry (Vaccinium parvifolium), Salal (Gaultheria shallon), and Western Hemlock (Tsuga heterophylla) ranged about 15‰ to 20‰ among adjacent microsites in each species, with higher values occurring in salmon carcass zones. Total nitrogen in foliar tissues ranged from 1% to 2.4% among microsites and was best predicted by positive correlations with foliar 15N values and secondarily by presence/absence of salmon carcasses. This is the first study to integrate estuarine to riparian ecological processes in the cycling of salmonid nutrients and identifies a range of ecological baselines that can inform the multiple restoration programs underway in degraded watersheds in the North Pacific.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».