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Enregistrement W3156033335 · doi:10.1139/cjfas-2020-0392

Temporal patterns and ecosystem correlates of chum salmon (<i>Oncorhynchus keta</i>) migration phenology in the Pacific Northwest

2021· article· en· W3156033335 sur OpenAlexvenueno aff
Mickey Agha, James P. Losee, Marisa N. C. Litz, Craig M. Smith, Jason J. Schaffler, William S. Patton, Aaron Dufault, Gabe Madel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncorhynchusPhenologyEcotypeEcologyEcosystemIntraspecific competitionMarine ecosystemClimate changeAbundance (ecology)BiologyFisheryEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding and quantifying migration phenology of commercially harvested Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) is a cornerstone for managing sustainable populations. Here, we use a multidecadal data time series together with a hypothesis-driven framework to evaluate migration phenology in adult fall and winter ecotype chum salmon (O. keta) in a poorly studied but highly managed system — the South Puget Sound (SPS) of Washington State, USA. Using generalized additive mixed models that accounted for temporal autoregressive dynamics, we examined the effect of commercial harvest, climate variation, intraspecific density dependence, and predator buffering on migration timing and run duration. SPS chum salmon are migrating earlier over time, especially the winter ecotype that showed the strongest temporal shift from historical timing. Migration timing shifts were closely associated with regional marine climate regimes, local scale freshwater availability, and increasing pinniped abundance. We conclude that there is potential for the winter ecotype migration converging with that of the fall ecotype and that directional change in migration phenology may be driven by a unique combination of ecosystem factors.

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)0,001
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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