Estimating spatial–temporal differences in Chinook salmon outmigration survival with habitat- and predation-related covariates
Notice bibliographique
Résumé
Low survival rates of Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) smolts in California’s Central Valley have been attributed to multiple biological and physical factors, but it is not clear which factors have the largest impact. We used 5 years of acoustic telemetry data for 1709 late-fall Chinook salmon smolts to evaluate the effect of habitat- and predation-related covariates on outmigration survival through the Sacramento River. Using a Cormack–Jolly–Seber mark–recapture model, we estimated survival rates both as a function of covariates (covariate model) and as a function of river location and release year (spatial–temporal model). Our covariate model was overwhelmingly supported as the preferred model based on model selection criteria, suggesting the covariates adequately replicated spatial and temporal patterns in smolt survival. The covariates in the selected model included individual fish covariates, habitat-specific covariates, and temporally variable physical conditions. The most important covariate affecting salmon survival was flow. We describe the importance of these parameters in the context of juvenile salmon predation risk and suggest that additional research on predator distribution and density could improve model estimates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».