The combined effects of predation, fishing, and ocean productivity on salmon species targeted by marine mammals in the northeast Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Along the northeast Pacific coast, the salmon-eating southern resident killer whale population (SRKW, Orcinus orca) have been at very low levels since the 1970s. Previous research have suggested that reduction in food availability, especially of Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha), could be the main limiting factor for the SRKW population. Using the ecosystem modelling platform Ecopath with Ecosim (EwE), this study evaluated if the decline of the Pacific salmon populations between 1979 and 2020 may have been impacted by a combination of factors, including marine mammal predation, fishing activities, and climatic patterns. We found that the total mortality of most Chinook salmon populations has been relatively stable for all mature returning fish despite strong reduction in fishing mortality since the 1990s. This mortality pattern was mainly driven by pinnipeds, with increases in predation between 1979 and 2020 mortality ranging by factors of 1.8 to 8.5 across the different Chinook salmon population groups. The predation mortality on fall-run Chinook salmon smolts originating from the Salish Sea increased 4.6 times from 1979 to 2020, whereas the predation mortality on coho salmon (Oncorhynchus kisutch) smolts increased by a factor of 7.3. The model also revealed that the north Pacific gyre oscillation (NPGO) was the most important large-scale climatic index affecting the stock productivity of Chinook salmon populations from California to northern British Columbia. Overall, the model provided evidence that multiple factors may have affected Chinook salmon populations between 1979 and 2020, and suggested that predation mortality by marine mammals could be an important driver of salmon population declines during that time.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».