Methodological influence on detecting temperature effects on growth variability in juvenile Atlantic salmon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the context of warming freshwater habitats, protection of Atlantic salmon populations requires an understanding of the effects of temperature on somatic growth during the juvenile life stage. However, quantifying the effect of temperature on growth is challenging given differences among methodologies, metrics of growth, and their underlying assumptions. Using short term studies (2000–2002) in two Canadian populations of wild Atlantic salmon (Margaree and Miramichi rivers), we investigate whether different hierarchical modeling approaches influence the derivation of temperature-growth relationships, by contrasting seasonal growth trajectories (von Bertalanffy; VBGF) to size-at-age data models built with instantaneous growth rates. Size-at-age data analysed seasonally with the VBGF framework failed to detect an effect of temperature, whereas instantaneous growth rates from the same dataset were strongly related to temperature metrics. However, instantaneous growth rates cannot be used to extrapolate predictions into meaningful metrics for fisheries management (e.g., size at the end of the growing season). Nevertheless, we show that size at the end of the growing season can be predicted with VBGF models accounting for site-level variation, which in turn are related to temperature metrics, as observed for instantaneous growth rates. Taken together, these results show that combining these two approaches (size-at-age, growth rates) can circumvent their intrinsic drawbacks and reveal essential ecological patterns that may otherwise remain undetected. In cases where instantaneous growth rates are not available, relating predicted size-at-age from hierarchical VBGF to temperature provides an interesting alternative for detecting subtle environmental effects, even if the VBGF parameters or its residuals are unrelated to temperature metrics.
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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 | 0,022 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».