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Enregistrement W7114913440 · doi:10.60825/hrtt-0c28

Pre-season run size forecasts for Fraser River Sockeye (Oncorhynchus nerka) and Pink (Oncorhynchus gorbuscha) Salmon in 2025

2025· report· en· W7114913440 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2025
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPacific decadal oscillationEl Niño Southern OscillationCurrent (fluid)JuvenileSubmarine pipeline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forecasts for the 2025 Fraser River Sockeye and Pink salmon returns were prepared with Bayesian statistical models and presented as cumulative probability distributions. The total Fraser River Sockeye return for 2025 has a median estimate of 2,947,000 (80% PI: 736,000 to 13,140,000), which is less than half the long term average of 7.0 million. The return is expected mainly from the Chilko and Late Stuart River stocks in the Summer run timing group. Out of 27 forecasts for Sockeye, six stocks included environmental covariates and 12 stocks used sibling models to calculate the age-5 return. Warmer nearshore sea surface temperatures (SST) suggested the potential for reduced salmon productivity, while the Pacific Decadal Oscillation (PDO) suggested that SSTs offshore were more favorable for salmon production. The 2025 forecast for Fraser River Pink salmon is 26,965,000 (12,585,000 to 57,854,000) and represents the highest possible return on record, which is largely driven by the high abundance of juvenile outmigration observed in 2024 (1.35 billion). However, Pink returns in 2023 were underestimated and highlights the uncertainty in Pink population dynamics not captured in our current model infrastructure. The 2025 Fraser Pink forecast should be considered highly uncertain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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