Determinants of riverine migration success by Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) smolts from rivers across the <scp>UK</scp> and Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is some evidence that the river migration success of Atlantic salmon smolts, on their first migration to sea, varies both spatially and temporally. However, we have only a poor understanding of what may be driving this variation. In this study, we used acoustic telemetry to quantify the spatial and temporal variations in river migration success in Atlantic salmon smolts on their first migration to sea. In total 4120 Atlantic salmon smolts migrating through 22 rivers in Scotland, England, Ireland, and Northern Ireland over multiple years were included in the study. Individuals were defined as successful migrants if detected leaving the river to enter marine waters. The results show significant temporal (up to 4 years) and spatial (river) variations in migration success, with overall between‐river migration success varying from 3.4% to 97.0% and between years from 3.4% and 61.0%. Temporal variation in migration success was river specific, with some rivers being more temporally stable (exhibiting little variation between years) than others. Across all rivers and years, individual migration success was predicted positively by body condition and negatively by tag burden. The rate of migration success for a population (migration success standardized to a common river distance [proportion km−1]) was predicted by a number of environmental factors. The proportion of river catchment that comprised wetland and woodland positively predicted migration success, whereas the proportion of grassland and peatland in a catchment negatively predicted the rate of migration success. Although the mechanisms through which these effects may be operating were not directly examined in this study, we discuss some potential routes through which they may occur.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».