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Enregistrement W3097396281 · doi:10.1111/faf.12514

A synthesis of the coast‐wide decline in survival of West Coast Chinook Salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha,</i>Salmonidae)

2020· article· en· W3097396281 sur OpenAlexaff
David W. Welch, Aswea D. Porter, Erin L. Rechisky

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensKintama (Canada)
Organismes subventionnairesBonneville Power Administration
Mots-clésChinook windOncorhynchusFisheryWest coastGeographySalmonidaeFish <Actinopterygii>OceanographyBiologySalmoGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We collated smolt‐to‐adult return rate (SAR) data for Chinook salmon from all available regions of the Pacific coast of North America to examine the large‐scale patterns of salmon survival. For consistency, our analyses primarily used coded wire tag‐based (CWT) SAR estimates. Survival collapsed over the past half century by roughly a factor of three to ca. 1% for many regions. Within the Columbia River, the SARs of Snake River populations, often singled out as exemplars of poor survival, are unexceptional and in fact higher than estimates reported from many other regions of the west coast lacking dams. Given the seemingly congruent decline in SARs to similar levels, the notion that contemporary survival is driven primarily by broader oceanic factors rather than local factors should be considered. Ambitious Columbia River rebuilding targets may be unachievable because other regions with nearly pristine freshwater conditions, such as SE Alaska and northern BC, also largely fail to reach these levels. Passive integrated transponder (PIT) tag‐based SAR estimates available for Columbia River Basin populations are generally consistent with CWT findings; however, PIT tag‐based SARs are not adjusted for harvest which compromises their intended use because harvest rates are large and variable. More attention is needed on how SARs should be quantified and how rebuilding targets are defined. We call for a systematic review by funding agencies to assess consistency and comparability of the SAR data generated and to further assess the implications of survival falling to similar levels in most regions of the west coast.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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