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Enregistrement W2909984877 · doi:10.1139/cjfas-2018-0290

Changes in adult Chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>) survival within the lower Columbia River amid increasing pinniped abundance

2019· article· en· W2909984877 sur OpenAlexvenueno aff
A. Michelle Wargo Rub, Nicholas A. Som, Mark J. Henderson, Benjamin P. Sandford, Donald M. Van Doornik, David J. Teel, Matthew J. Tennis, Olaf P. Langness, Bjorn K. van der Leeuw, David D. Huff

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusChinook windFisheryZalophus californianusPredationAbundance (ecology)EstuaryBiologyFish <Actinopterygii>GeographyEcologySea lion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considerable effort towards conservation has contributed to the recovery of historically depleted pinniped populations worldwide. However, in several locations where pinnipeds have increased, they have been blamed for preventing the recovery of commercially valuable fish species through predation. Prompted by increasing pinniped abundance within the Columbia River (CR), USA, over a 6-year period, we used passive integrated transponder tags to measure the survival of adult spring-run Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) through the estuary and lower CR to Bonneville Dam (river kilometre 234). We estimated 51 751 – 224 705 salmon died annually within this reach from sources other than harvest. Mixed-effects logistic regression modelling identified pinniped predation as the most likely source of this mortality. The odds of survival was estimated to decrease by 32% (95% CI: 6%–51%) for every additional 467 sea lions (Zalophus californianus and Eumetopias jubatus) present within the CR and to increase by 32% (95% CI: 8%–61%) for every increase of 1.5 in the log of American shad (Alosa sapidissima), a potential prey item for sea lions.

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 enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,985

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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