Spatially overlapping salmon species have varied population response to early life history mortality from increased peak flows
Notice bibliographique
Résumé
In the Pacific Northwest, USA, climate change is expected to result in a shift in average hydrologic conditions and increase variability. The relative vulnerabilities to peak flow changes among salmonid species within the same basin have not been widely evaluated. We assessed the impacts of predicted increases in peak flows on four salmonid populations in the Chehalis River basin. Coupling observations of peak flows, emissions projections, and multi-stage Beverton–Holt matrix-type life cycle models, we ran 100-year simulations of spawner abundance under baseline, mid-century, and late-century climate change scenarios. Coho (Oncorhynchus kisutch) and spring Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) shared the highest projected increase in interannual variability (SD = ±15%). Spring Chinook salmon had the greatest reduction in median spawner abundance (–13% to –15%), followed by coho and fall Chinook salmon (–7% to –9%), then steelhead (Oncorhynchus mykiss) (–4%). Our results show that interspecies and life history variability within a single basin is important to consider. Species with diverse age structures are partially buffered from population variability, which may increase population resilience to climate change.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».