Bias and significance of relative reproductive success estimates based on steelhead trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) data: a Bayesian meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The evaluation of the reproductive success (RS) of hatchery fish in the wild is one of the most important issues in hatchery supplementation, aquaculture, and conservation. Estimates of the relative reproductive success (RRS) have been used to evaluate RS. Because RRS may vary greatly depending on cross, years of release, and environmental conditions, we introduced a log-normal distribution to quantify the variation. The classical estimator of RRS based on multiple measurements is contrasted with the mean of this distribution. We derived the mean, variance, and relative bias and applied our Bayesian hierarchical model to 42 empirical RRS estimates of steelhead trout ( Oncorhynchus mykiss ) in the Hood River, Oregon, USA. The RRS estimate generally had an upward bias. Although the average level of RRS implied the reproductive decline of hatchery fish and wild-born hatchery descendants, we could not reject the null hypothesis that hatchery fish and their descendants have the same chance of having smaller RS than wild fish as they do of having larger RS than wild fish.
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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 | 0,112 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».