Influence of freshwater processes on juvenile chinook salmon size, movement, and outmigration timing in the Chena River, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Chinook Salmon Oncorhynchus tshawytscha have experienced population declines across their range in recent decades, including Alaska where they are a critical subsistence, commercial, and sport fish species.The Alaska Board of Fisheries has listed Yukon River Chinook salmon as a "stock of yield concern" since 2000 prompting the implementation of escapement goals for key spawning tributaries in 2001.Additionally, research efforts across the basin have increased to better understand potential mechanisms behind these declines and provide information to facilitate management decisions.To help fill a critical data gap in the overall understanding of the fishery, this research investigated various freshwater juvenile life history factors including patterns in post-emergence summer body size, movement, and fish size during spring outmigration in the Chena River, Alaska.This research also identified links between these biological factors and freshwater processes that are affected by climate change, including stream temperature and discharge, with the intention of documenting benchmark information as conditions continue to change.Juvenile Chinook Salmon movement among four key rearing areas was observed during summer and fall 2019 and early spring 2020.Despite differences in early summer size patterns, by the end of September mean fork lengths were not statistically different among all rearing areas (ANOVA; all P > 0.05).Additionally, mean September weight varied among six years of empirical data and ranged from 3.19 g in 2018 (0.03 SE) to a maximum of 5.10 g in 2009 (0.05 SE).September weight was simulated across years with variable stream temperatures and discharge (2003 to 2020) using a bioenergetics model, and compared to observed data.Weight simulations were within <0.40 g of observed mean end of summer weight for all years except in 2019 when the predicted weight was 1.38 g greater than the observed mean September weight.Generally, both observed and simulated weights were iii fieldwork, writing, and everything in between.His assistance and continual support was exceptionally critical in completing this project.Additional
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 ».