Assessing resource use as a predictor for Atlantic salmon ( <i>Salmo salar</i> ) smolt body size
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atlantic salmon ( Salmo salar ) have experienced significant population declines in eastern Canada for the past 30 years, primarily attributed to at‐sea mortality. To identify factors contributing to smolt body size, which has been associated with variations in survival, we examined various predictors in linear mixed‐effect models using data from out‐migrating smolts collected from 2000 to 2016 at three rivers: Conne River (NFLD), de la Trinité River (QC) and St. Jean River (QC). Our analysis revealed that resource use (i.e., δ 15 N and δ 13 C) was a significant predictor for smolt length but not condition, explaining 66.2% of the variation in fork length and 19.1% of variation in condition factor. Furthermore, we observed no significant increasing or decreasing trends in body size across the 17‐year period [Correction added on 4 September 2025, after first online publication: The time period in the preceding text has been corrected in this version.] for any rivers studied. Notably, rivers located in the boreal ecoregion did have the largest smolt sizes. This study identifies key predictors of increased smolt body size using a comprehensive long‐term dataset, providing valuable insights into the dynamics of three major salmon rivers in eastern Canada, and indicates stable trends in smolt body size over time.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».