Long-term biennial patterns in Puget Sound Chinook salmon and Southern Resident killer whales: the role of pink salmon and implications for ecosystem management
Notice bibliographique
Résumé
Pink salmon returning from the Pacific Ocean have reached record-high abundances, leading to adverse effects on numerous marine species, including Chinook salmon. In Puget Sound, Washington, odd-year abundances of pink salmon spawners tripled after 1997; few return in even-years. We used this extreme biennial pattern to search for corresponding patterns in natural-origin Chinook abundance and productivity that might also explain biennial mortality and births in Chinook-dependent Southern Resident killer whales (SRKW) that emerged during their decline after the 1997/1998 El Niño. In the Sultan River, Chinook spawners shifted upstream in odd-numbered years when sympatric pink salmon were abundant in the lower river and Chinook fry per redd declined. Since 1997, Puget Sound Chinook abundance averaged 34% less in odd- versus even-years, and was negatively correlated with pink abundance. These findings support the hypothesis that pink salmon reduced Chinook abundance and influenced the biennial patterns and decline of SRKW. Management actions to reduce the growing abundance of pink salmon, especially those reaching spawning grounds, could potentially benefit the recovery of ESA-listed Chinook salmon and SRKWs.
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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 | 0,001 | 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 ».