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Enregistrement W3131902134 · doi:10.22541/au.157927292.26126702

Stock specific high-seas distribution of maturing sockeye salmon in the North Pacific

2020· dataset· en· W3131902134 sur OpenAlexafffund
Boris Espinasse, Brian P. V. Hunt, Bruce P. Finney, Jeffrey K. Fryer, Alexander Rubaev, Evgeny A. Pakhomov

Notice bibliographique

RevueAuthorea · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaColumbia River Inter-Tribal Fish Commission
Mots-clésOncorhynchusStock (firearms)FisheryPacific oceanBayOceanographyPeninsulaPopulationStock assessmentFish stockGeographyChinook windEnvironmental scienceBiologyFish <Actinopterygii>GeologyFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stock-specific distribution of maturing and adult salmon in the Northeast (NE) Pacific has been a persistent information gap that has prevented us from determining the ocean conditions experienced by individual stocks. This continues to impede understanding of the role of ocean conditions in stock-specific population dynamics. We assessed scale archives for 17 sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) stocks covering the entire North Pacific, from the Columbia River to Kamchatka Peninsula, to define salmon locations during their last growing season before returning to their spawning grounds. We used the relationship between δ13C in salmon scales and sea water temperature to estimate salmon distribution based on correlation strength. Significant correlations were found for 13 of the stocks allowing us to define feeding grounds with confidence. Complementary information from δ15N, historical tagging studies, and connectivity analysis were used to further refine distribution estimates. Based on the estimated distributions of the NE Pacific stocks, we suggest a sequence of steps that could result in salmon marine distributions. This study is a first step toward determining stock-specific distributions of salmon in the NE Pacific, and provides a basis for the application of the approach to other salmon scale archives. This information will improve our ability to relate stock dynamics to ocean conditions, ultimately enabling improved stock management. For example, our estimated distributions of Bristol Bay and NE Pacific stocks demonstrated that they occupy different areas with a number of the former being distributed in the high productivity shelf waters of the Aleutian Islands and Bering Sea. This may explain while these stocks seem to have responded differently to changes in ocean conditions, and the long term trend of increased productivity of Bristol Bay sockeye.

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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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