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Enregistrement W4200598639 · doi:10.1139/cjfas-2021-0038

Spatially overlapping salmon species have varied population response to early life history mortality from increased peak flows

2021· article· en· W4200598639 sur OpenAlexvenueno aff
Colin Nicol, Jeffrey C. Jorgensen, Caleb Fogel, Britta Timpane‐Padgham, Timothy J. Beechie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Fish and WildlifeWashington Department of Fish and WildlifeWashington State University
Mots-clésOncorhynchusChinook windEnvironmental sciencePopulationClimate changeAbundance (ecology)FisheryDrainage basinLife historyStructural basinGeographyEcologyBiologyFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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