Chinook salmon depth distributions on the continental shelf are shaped by interactions between location, season, and individual condition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ecological and physical conditions vary with depth in aquatic ecosystems, resulting in gradients of habitat suitability. Although variation in vertical distributions among individuals provides evidence of habitat selection, it has been challenging to disentangle how processes at multiple spatio-temporal scales shape behaviour. METHODS: acoustically tagged adult Chinook salmon Oncorhynchus tshawytscha, spanning multiple seasons and years. We used these data to parameterize a machine-learning model to disentangle the influence of spatial, temporal, and dynamic oceanographic variables while accounting for differences in individual condition and maturation stage. RESULTS: The top performing machine learning model used bathymetric depth ratio (i.e., individual depth relative to seafloor depth) as a response. We found that bathymetry, season, maturation stage, and spatial location most strongly influenced Chinook salmon depth. Chinook salmon bathymetric depth ratios were deepest in shallow water, during winter, and for immature individuals. We also identified non-linear interactions among covariates, resulting in spatially-varying effects of zooplankton concentration, lunar cycle, temperature and oxygen concentration. CONCLUSIONS: Our results suggest Chinook salmon vertical habitat use is a function of ecological interactions, not physiological constraints. Temporal and spatial variation in depth distributions could be used to guide management decisions intended to reduce fishery impacts on Chinook salmon. More generally, our findings demonstrate how complex interactions among bathymetry, seasonality, location, and life history stage regulate vertical habitat selection.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».