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Enregistrement W4409360086 · doi:10.1139/cjfas-2024-0289

Evaluating the long-term per capita productivity benefits and associated costs of supplementation in upper Yakima River Chinook salmon

2025· article· en· W4409360086 sur OpenAlexvenueno aff
Ilana J. Koch, Benjamin A. Staton, Hayley M. Nuetzel, Todd R. Seamons, Andrew P. Matala, Kenneth I. Warheit, Mark V. Johnston, Charles R. Strom, Shawn R. Narum, William J. Bosch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBonneville Power Administration
Mots-clésChinook windProductivityTerm (time)FisheryPer capitaOncorhynchusEnvironmental sciencePrimary productivityFish <Actinopterygii>BiologyEcologyEconomicsEcosystemDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies in salmonids have demonstrated a fitness cost of producing and releasing hatchery-origin fish into the natural environment. One approach to reduce these fitness costs is to incorporate natural-origin fish into the hatchery broodstock, but this is not always feasible and may not consistently buffer against domestication. In this study, we used 15 years of spawning and genetic data from the upper Yakima River spring Chinook salmon ( Oncorhynchus tshawytscha) population to successfully assign approximately 50 000 returning adult progeny to their parents, allowing us to reconstruct a two-generation pedigree and evaluate reproductive success (RS). We identified consistently lower RS of hatchery-origin compared to natural-origin fish when spawning in nature. However, the hatchery broodstock demonstrated higher per capita productivity than natural spawners into the second generation even after accounting for lower RS by hatchery-origin progeny in the intermediate generation. We also identified fork length and returning timing, in addition to origin, as important components of individual RS in this population. We then discuss the significance of these results in the context of future salmonid supplementation studies.

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)0,002
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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