From diatoms to killer whales: impacts of pink salmon on North Pacific ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
In response to a climate regime shift in 1977 and general heating of the North Pacific Ocean, pink salmon Oncorhynchus gorbuscha abundance reached record highs during 2005-2021, comprising 70% of all Pacific salmon. Pink salmon are approximately 25 times more numerous in odd- than even-numbered calendar years in some major North Pacific ecosystems, a unique demographic pattern analogous to repeating whole ecosystem treatment-control experiments. We found compelling examples indicating that in odd years, predation by pink salmon can initiate pelagic trophic cascades by reducing herbivorous zooplankton abundance sufficiently that phytoplankton densities increase, with opposite patterns in even years. Widespread interspecific competition for common-pool prey resources can be dominated by pink salmon, as indicated by numerous biennial patterns in the diet, growth, survival, abundance, age-at-maturation, distribution, and/or phenology of ecologically, culturally, and economically important forage fishes, squid, Pacific salmon and steelhead trout Oncorhynchus spp., seabirds, humpback whales Megaptera novaeangliae, and endangered southern resident killer whales Orcinus orca. In aggregate, the evidence indicates that open-ocean marine carrying capacity in the northern North Pacific Ocean and Bering Sea can be mediated by top-down forcing by pink salmon and by ocean heating, and that large-scale hatchery production (~40% of the total adult and immature salmon biomass) likely has unintended consequences for wild salmon, including Chinook salmon O. tshawytscha, and many other marine species. Further investigation of the effects of pink salmon on other species will increase our knowledge of ecosystem function and the important role top-down forcing plays in the open ocean
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».