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Enregistrement W4391467815 · doi:10.1139/cjfas-2023-0238

Expanded, compressed, or equal? Interactions between spawning window and stream thermal regime generate three responses in modeled juvenile emergence for Pacific salmon

2024· article· en· W4391467815 sur OpenAlexvenueno aff
Luca A. Adelfio, Steven M. Wondzell, Nathan J. Mantua, Gordon H. Reeves

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceNational Fish and Wildlife Foundation
Mots-clésSTREAMSUpwellingRange (aeronautics)JuvenileEgg incubationEnvironmental scienceFisheryLatitudeOceanographyEcologyBiologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming poses challenges to native fish, particularly at high latitudes. We used incubation models to explore how interactions between spawning timing and daily varying water temperature affected emergence timing for five species of Pacific salmon in 33 thermally diverse streams in south-central Alaska. Interactions between spawning timing and stream thermal regime led to three different emergence timing responses: (1) “expanded” by typically 2–3 times the duration of the spawning window for summer spawning salmon at streams with a large annual water temperature range; (2) “equal” in duration to the spawning window, regardless of spawning timing, at streams with upwelling groundwater; and (3) “compressed” for late-spawning salmon where water temperature was cooler at spawning than at emergence. Across all sites, a ±15-day range in spawning timing had influence similar to anomalously warm winters (+2 °C to +3 °C) on the emergence timing window. Differences among species, spawning timing, and thermal regimes suggest that a range of adaptations in spawning behavior will likely enable Pacific salmon populations to accommodate shifting thermal regimes during their early life history.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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