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Enregistrement W4366823707 · doi:10.1002/fsh.10923

Kings of the North: Bridging Disciplines to Understand the Effects of Changing Climate on Chinook Salmon in the Arctic–Yukon–Kuskokwim Region

2023· article· en· W4366823707 sur OpenAlexaffabout
Megan L. Feddern, Erik R. Schoen, Rebecca Shaftel, Curry J. Cunningham, Craig Chythlook, Brendan Connors, Alyssa Murdoch, Vanessa R. von Biela, Brooke Woods

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaCarleton UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesAlaska Sustainable Salmon FundInternational Arctic Research Center, University of Alaska, Fairbanks
Mots-clésChinook windBridging (networking)ArcticThe arcticGeographyFisheryBiologyEcologyOceanographyOncorhynchusComputer scienceFish <Actinopterygii>Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding how species are responding to environmental change is a central challenge for stewards and managers of fish and wildlife who seek to maintain harvest opportunities for communities and Indigenous peoples. This is a particularly daunting but increasingly important task in remote, high-latitude regions where environmental conditions are changing rapidly and data collection is logistically difficult. The Arctic–Yukon–Kuskokwim (AYK) region encompasses the northern extent of the Chinook Salmon Oncorhynchus tshawytscha range where populations are experiencing rapid rates of environmental change across both freshwater and marine habitats due to global climate change. Climate–salmon interactions in the AYK region are a particularly pressing issue as many local communities have a deep reliance on a subsistence way of life. Here, we synthesize perspectives shared at a recent workshop on Chinook Salmon declines in the AYK region. The objectives were to discuss current understandings of climate–Chinook Salmon interactions, develop a set of outstanding questions, review available data and its limitations in addressing these questions, and describe the perspectives expressed by participants in this workshop from diverse backgrounds. We conclude by suggesting pathways forward to integrate different types of information and build relationships among communities, academic partners, and fishery management agencies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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