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Enregistrement W4416658026 · doi:10.1139/cjfas-2025-0125

Hydrological connection links zooplankton communities and improves juvenile Chinook salmon growth in intertidal marshes

2025· article· en· W4416658026 sur OpenAlexvenueno aff
Nicholas J. Corline, Marissa Levinson, Noah Christe, Ryan A. Peek, Carson A. Jeffres

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Fish and Wildlife
Mots-clésZooplanktonIntertidal zoneFloodplainMarshHabitatChinook windAbundance (ecology)EcosystemFood web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many once coupled habitats are now disconnected due to human infrastructure that prevents not only the transfer of organisms but also fundamental ecosystem processes. Here we investigate the importance of hydrologic connectivity between remnant floodplain and freshwater intertidal marsh habitats for zooplankton metacommunity dynamics and juvenile Chinook salmon growth in the Sacramento-San Joaquin Delta, California, U.S.A. during a connected flood and disconnected drought year. Hydrological connection led to highly similar zooplankton communities between habitats. Further, we found that connected intertidal marsh habitats had approximately twice the total abundance of zooplankton of upstream floodplains and, in some cases, 15 times greater abundance than during disconnection. Gut content analysis demonstrated that salmon in our study utilized these abundant zooplankton food resources which likely contributed to elevated juvenile salmon growth rates in connected intertidal marsh habitats, where salmon had 25% greater growth rates (mm day −1 ) than those reared in disconnected marsh habitats. These results provide strong evidence for the importance of connectivity for metacommunity dynamics as well as productivity in historically coupled ecosystems and provide important information for future management and restoration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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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