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Enregistrement W4405580717 · doi:10.1038/s42003-024-07300-4

Studying Chinook salmon in northern river ecosystems through ecological methods and Indigenous, Teslin Tlingit knowledge

2024· article· en· W4405580717 sur OpenAlexafffundabout
Jared W. H. Connoy, Gillian Rourke, Sarah Knude, R.J. Dewhurst, Dalyce Huot, Steven M. Vamosi

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRiparian zoneOncorhynchusChinook windGeographyEcologyEcosystemIndigenousPopulationFreshwater ecosystemFisheryBiologyHabitatFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examined Pacific salmon decline and ecosystem function through Western science and Indigenous, Teslin Tlingit knowledge. We tested relationships of riparian tree growth and nitrogen composition at the limit of Pacific salmon distribution on the Teslin Tlingit Council (TTC) Traditional Territory in Southern Yukon, studied ecosystem roles of salmon and population declines in the area, and the interactions of these processes. Within sites, tree growth was positively related to salmon escapement at all salmon-bearing sites and not at the negative (salmon-free) control site. Mean δ15N was significantly higher at salmon-bearing sites compared to the negative control, showing similar patterns to comparable studies. Between sites, mean site tree growth did not show a clear response to salmon. Interviews conducted with Teslin Tlingit knowledge holders revealed measures of a healthy salmon run and large population declines that have negatively impacted local ecosystems (particularly bears, key to delivering salmon nutrients to terrestrial ecosystems) and human wellbeing on the Traditional Territory. Although this study was limited by available sites and data, we demonstrate that the health of salmon and riparian forests on the Traditional Territory are deeply linked, and the importance of considering multiple ways of knowing to improve ecological research.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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