Divergent Responses of Western Alaska Salmon to a Changing Climate, 2023
Notice bibliographique
Résumé
Pacific salmon populations in western Alaska have responded differently to recent climatic changes, with Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) and chum salmon (O. keta) reaching record low abundance levels, while sockeye salmon (O. nerka) have attained record high abundance levels since 2020. Why these species have responded differently has important implications for the future of Pacific salmon in a warming Arctic. Here, we refer to “western Alaska” salmon as those spawning in watersheds that drain into the eastern Bering Sea. Indigenous Peoples in this region, including First Nations communities residing along Canadian tributaries to the Yukon River, have been tied to salmon for at least 12,000 years, while commercial fisheries have been economic mainstays since the late 1800s (Carothers et al. 2021). Salmon populations in this region have global significance, producing over half of the world’s commercial catch of sockeye salmon from Bristol Bay and have historically supported the world’s largest subsistence fisheries for Chinook and chum salmon in the Yukon and Kuskokwim watersheds. These species, and to a lesser extent, pink (O. gorbuscha) and coho (O. kisutch) salmon, remain a critical source of food, employment and cash income, and cultural practices essential for communities’ well-being and traditional ways of life (Brown and Godduhn et al. 2015). We report evidence of these changes primarily through the lens of western science, focusing on a few well-studied stocks, and we acknowledge this essay does not convey the breadth of perspectives or the complexity of ecological changes across the region.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».