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Enregistrement W2902919842 · doi:10.1139/cjfas-2018-0297

Climate-driven biophysical changes in feeding and breeding environments explain the decline of southernmost European Atlantic salmon populations

2018· article· en· W2902919842 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Almodóvar, Daniel Ayllón, Graciela G. Nicola, Bror Jönsson, Benigno Elvira

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoOverfishingClimate changeNorth Atlantic oscillationTrophic levelAtlantic multidecadal oscillationFisheryRegime shiftEcologyGlobal warmingBiologyGeographyEnvironmental scienceOceanographyFishingFish <Actinopterygii>Ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consistency of the global declining trend of Atlantic salmon (Salmo salar) populations suggests that climate-driven reduced survival and growth at sea are the main driving factors. The southernmost populations have experienced the greatest declines, consistent with harsher conditions in natal fresh waters. We analyzed temporal trends in Spanish Atlantic salmon, important food organisms at sea, and climatic variables in the breeding (fresh water) and feeding (marine) salmon areas from 1950 onwards to elucidate drivers of declining patterns. Salmon abundance dropped abruptly in 1970–1971, plausibly linked to widespread overfishing coincident with incipient changes in the marine food webs and freshwater hydrology. A major regime shift in biophysical conditions throughout the North Atlantic salmon feeding grounds occurred in 1986–1987, driven by the concurrence of an abrupt acceleration in the anthropogenic warming trend and the warm phase of the Atlantic Multidecadal Oscillation. This regime shift may be the proximate cause of the collapse of Spanish salmon observed in 1988–1989, which kept declining in parallel to trends of ever-increasing ocean and freshwater temperatures, decreasing river flows, and poorer marine trophic conditions.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,224
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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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