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Enregistrement W3127487636 · doi:10.1139/cjz-2020-0189

Pacific Great Blue Herons (<i>Ardea herodias fannini</i>) consume thousands of juvenile salmon (<i>Oncorhynchus</i> spp.)

2021· article· en· W3127487636 sur OpenAlexafffundvenueabout
Zachary T. Sherker, Kevin Pellett, James B. Atkinson, Jeramy Damborg, Andrew W. Trites

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensVancouver Island UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesPacific Salmon FoundationMitacs
Mots-clésHeronArdeaPredationBiologyJuvenileFisheryOncorhynchusEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An array of predators that consume juvenile salmon (genus Oncorhynchus Suckley, 1861) may account for the poor returns of adult salmon to the Salish Sea. However, the Pacific Great Blue Heron (Ardea herodias fannini Chapman, 1901) is rarely listed among the known salmon predators, despite being regularly seen near salmon streams. Investigating heron predation by scanning nesting sites within 35 km of three British Columbia (Canada) rivers for fecal remains containing passive integrated transponder (PIT) tags implanted in >100 000 juvenile salmon from 2008 to 2018 yielded 1205 tags, representing a minimum annual predation rate of 0.3%–1.3% of all juvenile salmon. Most of this predation (99%) was caused by ∼420 adult Pacific Great Blue Herons from three heronries. Correcting for tags defecated outside of the heronry raised the predation rates to 0.7%–3.2%, and was as high as 6% during a year of low river flow. Predation occurs during chick-rearing in late spring and accounts for 4.1%–8.4% of the Pacific Great Blue Heron chick diet. Smaller salmon smolts were significantly more susceptible to Pacific Great Blue Heron predation than larger conspecifics. The proximity of heronries relative to salmon-bearing rivers is likely a good predictor of Pacific Great Blue Heron predation on local salmon runs, and can be monitored to assess coast-wide effects of Pacific Great Blue Herons on salmon recovery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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