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Enregistrement W2946608895 · doi:10.1038/s41598-019-44041-5

Ocean predation and mortality of adult Atlantic salmon

2019· article· en· W2946608895 sur OpenAlexaffabout
John Fredrik Strøm, Audun H. Rikardsen, Steven E. Campana, David Righton, Jonathan Carr, Kim Aarestrup, Michael J. W. Stokesbury, Patrick Gargan, Pablo Caballero Javierre, Eva B. Thorstad

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesInland Fisheries IrelandXunta de GaliciaNorges Forskningsråd
Mots-clésPredationFisheryBiologyOceanographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Predation and mortality are often difficult to estimate in the ocean, which hampers the management and conservation of marine fishes. We used data from pop-up satellite archival tags to investigate the ocean predation and mortality of adult Atlantic salmon (Salmo salar) released from 12 rivers flowing into the North Atlantic Ocean. Data from 156 tagged fish revealed 22 definite predation events (14%) and 38 undetermined mortalities (24%). Endothermic fish were the most common predators (n = 13), with most of these predation events occurring in the Gulf of St. Lawrence and from the Bay of Biscay to the Irish Shelf. Predation by marine mammals, most likely large deep-diving toothed whales (n = 5), and large ectothermic fish (n = 4) were less frequent. Both the estimated predation rates (ZP) and total mortality rates (ZM) where higher for Atlantic salmon from Canada, Ireland, and Spain (ZP = 0.60–1.32 y−1, ZM = 1.73–3.08 y−1) than from Denmark and Norway (ZP = 0–0.13 y−1, ZM = 0.19–1.03 y−1). This geographical variation in ocean mortality correlates with ongoing population declines, which are more profound for southern populations, indicating that low ocean survival of adults may act as an additional stressor to already vulnerable populations.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations71
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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