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Enregistrement W4200287057 · doi:10.1038/s41467-021-26897-2

Glacier retreat creating new Pacific salmon habitat in western North America

2021· article· en· W4200287057 sur OpenAlexafffund
Kara J. Pitman, Jonathan W. Moore, Matthias Huss, Matthew R. Sloat, Diane C. Whited, Tim Beechie, Rich Brenner, Eran Hood, Alexander M. Milner, George R. Pess, Gordan H. Reeves, Daniel E. Schindler

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAssociation of Canadian Universities for Northern StudiesGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésOncorhynchusGlacierHabitatFisheryChinook windClimate changeGeographyRange (aeronautics)Subsistence agricultureGlobal warmingOceanographyEnvironmental scienceEcologyPhysical geographyFish <Actinopterygii>GeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glacier retreat poses risks and benefits for species of cultural and economic importance. One example is Pacific salmon (Oncorhynchus spp.), supporting subsistence harvests, and commercial and recreational fisheries worth billions of dollars annually. Although decreases in summer streamflow and warming freshwater is reducing salmon habitat quality in parts of their range, glacier retreat is creating new streams and lakes that salmon can colonize. However, potential gains in future salmon habitat associated with glacier loss have yet to be quantified across the range of Pacific salmon. Here we project future gains in Pacific salmon freshwater habitat by linking a model of glacier mass change for 315 glaciers, forced by five different Global Climate Models, with a simple model of salmon stream habitat potential throughout the Pacific Mountain ranges of western North America. We project that by the year 2100 glacier retreat will create 6,146 (±1,619) km of new streams accessible for colonization by Pacific salmon, of which 1,930 (±569) km have the potential to be used for spawning and juvenile rearing, representing 0 to 27% gains within the 18 sub-regions we studied. These findings can inform proactive management and conservation of Pacific salmon in this era of rapid climate change.

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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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