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Enregistrement W4401331443 · doi:10.3354/meps14672

Marine biophysical conditions influence the vertical and horizontal distribution of sub-adult Chinook salmon in nearshore marine waters

2024· article· en· W4401331443 sur OpenAlexaff
JM Smith, BJ Burke, David Jackson, Benjamin B. Wells, Brian R. Beckman, William D. P. Duguid, TP Quinn, David D. Huff

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinook windOceanographyFisheryEnvironmental scienceMarine fishOncorhynchusFish <Actinopterygii>GeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study quantified the vertical and horizontal distribution of sub-adult Chinook salmon Oncorhynchus tshawytscha in nearshore marine environments. Depth-specific hook and line sampling was conducted along the Pacific Ocean coast of Washington, USA. Our analysis, based on 187 Chinook salmon from 1299 sampling deployments and 6616 hooks, revealed a wide distribution of salmon in nearshore marine waters, with distinct patterns associated with fish size and age. Chinook salmon that spent one winter in marine waters were more likely to be caught at greater depths than those in their first year at sea, and larger fish were found at greater depths than smaller fish. The probability of Chinook salmon capture varied with depth, showing a higher likelihood of capture at midwater (>15 m from the surface and >5 m from the bottom) and near (<5 m) the bottom compared to near (<15 m) the surface. Additionally, environmental variables such as sea surface temperature, sea surface chlorophyll a, minutes to low tide, and boat speed unimodally influenced capture probability. Our study contributes valuable insights into the spatiotemporal ecology of Chinook salmon, offering a more mechanistic perspective for their management and conservation. The identified relationships between environmental covariates and Chinook salmon distribution can be used to inform life cycle models used to manage and protect this at-risk species and the ecosystem processes that depend on them, particularly in the context of changing oceanic conditions and their role as both predator and prey in marine ecosystems.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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