Adult Chinook salmon diets delineate regions with distinct forage assemblages in the Salish Sea
Notice bibliographique
Résumé
Forage fish are an important link between zooplankton and higher trophic levels, including marine mammals and economically valuable predatory fish. However, forage fish are often difficult to assess using traditional fishery-independent surveys, resulting in major data gaps for both commercially important and non-exploited species. In the Salish Sea, there are many data gaps about the distribution and regional importance of forage fish and other forage species (e.g., juvenile Gadiformes, euphausiids, crustacean larvae). We used the diet composition of adult Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha), a generalist predator, to examine the spatial structure of forage assemblages in the Canadian Salish Sea from 2017 – 2021. Stomach contents analysis of >1700 stomachs revealed that the importance of forage species such as Pacific herring (Clupea pallasii), northern anchovy (Engraulis mordax), and Pacific sand lance (Ammodytes personatus) varied spatially and seasonally. Cluster analysis of Chinook salmon diet composition identified regions of the Salish Sea with distinct forage assemblages. The spatial structure identified here has implications for efforts to model and protect the food web supporting Chinook salmon, their marine mammal predators, and other economically and ecologically important species in the Salish Sea. This study demonstrates the utility of predator diet sampling to provide important data on forage species at spatial and temporal scales difficult to achieve using traditional fishery-independent surveys.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».