Nutrients in Salmonid Ecosystems: Sustaining Production and Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
<em>Abstract.</em>—Positive numerical responses in steelhead <em>Oncorhynchus mykiss </em>and coho salmon <em>O. kisutch </em>juvenile abundance and size, smolt yield, and smolts per spawner were obtained from watershed restoration in the Keogh River on northern Vancouver Island, British Columbia. Annual increases coincided with treatment and were compared with data from an untreated neighboring watershed (Waukwaas River). The steelhead population, now apparently capable of thriving, was below replacement recruitment prior to the addition of inorganic nutrients and instream habitat structures, the key components of several restoration activities. Annual increases in summer densities of steelhead juveniles were recorded as the rehabilitation treatments progressed from 1997 to 2000. Estimation of steelhead parr densities indicated a 3.8-fold increase over pretreatment or internal untreated values; increases in sites with both inorganic nutrient briquettes and habitat structure additions were 2.5–1.9 times higher than sites with nutrient additions or habitat structures alone. Average size-at-age of juvenile salmonids, by autumn, significantly increased through the years of rehabilitation treatment and compared with fish in the Waukwaas River. Steelhead smolt yield in 2000 increased to 2,338 fish, the highest yield since 1993, but lower than the historical average (>6,000) due to low escapement. Current yield was an improvement over the historic low (<1,000 steelhead smolts, 1998). Coho smolt yield increased to 74,500 or 20% above the historic average (62,000 smolts; 1975–1999), well above the record low counts of 1998 (22,000), but below the historic maximum yield (105,000; 1981). A significant increase in steelhead smolt recruitment at low escapement, from less than 2 to greater than 50 smolts per spawner, was observed over the last four brood years (1995–1998). The assessment now shifts to further benefits to smolt yield, which will require evaluation to 2004.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».