Climate Change and Pacific Salmon Productivity on the Russian Far East
Notice bibliographique
Résumé
Climate change impact is a mainstream topic in Pacific salmon stock dynamics research.Numerous studies analyze correlations of some salmon species or stock abundance conditions with one or another climate index.Meanwhile, it is evident that no one factor impacts salmon or their environment separately from other elements of the salmon ecosystem.To understand the importance of the contributions of the main physical elements into changing environmental conditions of salmon ecosystems in the North Pacific Ocean, we tried to evaluate correlations between commercial catches of several salmon species with the most popular climate indices.These indices characterize large-scale meteorological, oceanographic, and cosmo-physical processes defining the Earth's climate.Climate change impacts on Pacific salmon (pink, chum, and sockeye) productivity was assessed based on long-term fisheries statistics and dynamics of 18 climate indices using stepwise multivariate regression analysis.Three regional stock groups were analyzed: Eastern Kamchatka and Chukotka (BPG), Western Kamchatka and continental coast (NOG), and Sakhalin, Kuriles, Amur River, and Primorye (SOG).We analyzed salmon catch dynamics in numbers to avoid an influence of fluctuating average salmon body weight.Pink salmon heavily contribute to the total Russian commercial salmon catch, and its predominance is illustrated further when the numbers from catches are reviewed (Fig. 1).Portions of chum and sockeye salmon increased in the last few years, when their commercial catches by Russia regularly reached 100,000 metric tons for chum and 45,000 metric tons for sockeye.If we consider salmon catch dynamics by regional groups and by species, the three selected regional groups contributed comparable portions of the total catch.While the left parts of histograms demonstrate significant interannual variability determined by the interchange of odd-and even-year pink salmon broodlines with different productivity, the right parts show a trend to levelling.The contribution of the NOG and SOG regional stock groups is much more significant for pink and chum salmon.Commercial catch increase is mostly determined by the SOG regional stock group, especially for chum salmon.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».