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Enregistrement W6888771633 · doi:10.21966/c7na-z171

Juvenile Salmon Migration Dynamics in the Discovery Islands and Johnstone Strait; 2015–2017

2015· dataset· en· W6888771633 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHakai Institute · 2015
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenileAbundance (ecology)Period (music)Relative species abundance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this report, we analyze migration dynamics of sockeye salmon in the Discovery Islands to Johnstone Strait region based on purse seine data collected by the Hakai Institute Juvenile Salmon Program from 2015–2017. The majority of out-migrating juvenile Fraser River salmon (Oncorhynchus spp.) pass northwest through the Strait of Georgia, the Discovery Islands, and Johnstone Strait. The Discovery Islands to Johnstone Strait leg of the migration is a region of poor survival for sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) relative to the Strait of Georgia. High-resolution spatiotemporal measurements of migration timing and abundance of juvenile sockeye salmon and the relative species composition of co-migrating juvenile salmon are needed to understand the factors influencing early marine survival through this region. The peak migration period in the Discovery Islands in which 50 % of sockeye passed through occurred between May 25 and June 4 and in Johnstone Strait between May 30 and June 12. Peak abundance was observed earlier than normal in 2015 and 2016, likely due to anomalously warm winter and spring weather. Sockeye migrated at 2.0 BL•s-1 between the Discovery Islands and Johnstone Strait based on the peak migration date in each region, faster than the 1.1 BL•s-1 observed in the Strait of Georgia. Sockeye abundance was much lower in 2017 compared to 2015 and 2016. Species composition was dominated by sockeye in 2015 and 2016, and by chum (Oncorhynchus keta) in 2017.

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)0,001
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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