Assessing the role of juvenile life history diversity and adult translocation on cohort productivity in a Chinook Salmon population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Translocation of adult salmon is an expanding management tactic, especially in rivers with impassable dams. Understanding the productivity of translocated adults compared to donor populations and contribution to subsequent adult returns (i.e., via cohort replacement rate [CRR]) is critical to evaluating the efficacy of translocation programs. However, empirical CRR estimates are difficult to generate due to life history (LH) complexity, including spatiotemporal diversity created by translocation protocols and diverse juvenile rearing habitats. We built a CRR model for spring-run Chinook Salmon Oncorhynchus tshawytscha in Oregon’s North Santiam River, where two large dams lack fish passage facilities. The model estimates relative replacement metrics for two adult groups: below-dam spawners and above-dam spawners translocated into historical upstream habitat. It also tracks the relative contributions of 13 distinct juvenile phenotypes (i.e., “LH pathways”): 3 produced by the below-dams group and 10 from the above-dams group that includes reservoir-rearing pathways. The fractional CRR of LH pathways varied by >60-fold, with higher CRR for less common spring yearling smolt LHs. Simulated management scenarios indicated low likelihood of replacement of the original adult cohort. The approach provides a framework for evaluating trade-offs and feedbacks among intraspecific diversity, management actions, and LH pathway composition in spatially structured migratory populations.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».