Climate effects on size‐at‐age and growth rate of Chinook Salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>) in the Fraser River, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Decline in size‐at‐age of Chinook Salmon ( Oncorhynchus tshawytscha ) has been observed for many populations across the entire Northeast Pacific Ocean, and identifying external drivers of this decline is important for sustainable management of these ecologically, economically, and culturally valuable resources. We assessed size‐at‐age of 96,939 Chinook Salmon sampled in the Fraser River watershed (Canada) from 1969 to 2017. A broad decline in size‐at‐age was confirmed across all population aggregates of Fraser River Chinook Salmon, in particular since year 2000. By developing a novel probability‐based approach to calculate age‐ and year‐specific growth rates for Fraser River Chinook Salmon and relating growth rates to environmental conditions in specific years through a machine learning method (boosted regression trees), we were able to disentangle multi‐year effects on size‐at‐age and thus identify environmental factors that were most related to the observed size‐at‐age of Chinook Salmon. Among 10 selected environmental variables, ocean salinity at Entrance Island in spring, the Aleutian Low Pressure Index and the North Pacific Current Bifurcation Index were consistently identified as important contributors for four of the seven age and population aggregate combinations. These top environmental contributors could be incorporated into future stock assessment and forecast models to improve Chinook Salmon fisheries management under climate change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».