Phenology and Fraser River sockeye salmon marine survival
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by the pioneering work of Dr. Bill Peterson who demonstrated the utility of ocean indicators at predicting survival of coho and chinook salmon in the Columbia River, we investigated whether the phenology of primary productivity could explain variable marine survival of Fraser River sockeye salmon. Building on a study that had found a strong correlation between satellite-derived spring chlorophyll concentrations in Queen Charlotte Sound (British Columbia) and smolt survival, we hypothesized that smolt migration phenology could help to explain interannual survival differences among years. Applying a new migration model to 18 years of smolt migration data from Chilko Lake demonstrated that interannual differences in smolt migration timing were organized in up to 3 pulses of abundance with a general trend by the largest peak toward earlier peak migration dates over the time series (1998–2016). Analysis of satellite-derived fluorescence line height data within Queen Charlotte Sound identified 4 productivity domains through which most young sockeye salmon would migrate. Each domain had distinct seasonal productivity patterns. With these data, we were unable to demonstrate significant correlations between spring bloom dates in these domains and smolt marine survival, or between smolt migration timing and marine survival. Having separate survival estimates for each pulse and phenological indicators of the sockeye salmon prey base might improve our ability to test the hypothesis that phenology matters to sockeye salmon in the Queen Charlotte Sound region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».