Modeling spatiotemporal variabilities of length-at-age growth characteristics for slow-growing subarctic populations of Lake Whitefish, using hierarchical Bayesian statistics
Notice bibliographique
Résumé
Though Lake Whitefish are ecologically, culturally and economically important to aboriginal communities in the Northwest Territories, Canada, growth characteristics of the fish populations have not received extensive interpretations, resulting in a lack of quantitative information to support fisheries management efforts in subarctic great lake systems. The overall objective of this study is to investigate spatiotemporal variations of growth characteristics of Lake Whitefish populations in Great Slave Lake (GSL) from 1972–2009. Using hierarchical Bayesian statistics , we structured four candidate growth models: generalized (GGM), logistic (LGM), Gompertz (PGM), and von Bertalanffy (VBM), with four parameterization scenarios combining all possible options of varying or constant L ∞ and K . In terms of deviance information criterion (DIC) and multimodel inference (MMI), the plausibility of the candidate models was evaluated to select the best combinations of growth models and the parameter scenarios. The GGM with varying L ∞ and K best delineated the fish growth characteristics in almost all areas of GSL, while the fish growth model parameterized with constant L ∞ and varying K performed best in the shallow western basin. The VGM where L ∞ and K were varied partially described fish growth in the shallow waters. Applying the MMI-based growth analysis, we found that smaller and slower-growing fish were mainly distributed in deep waters, while larger and faster-growing fish inhabited shallow waters. These spatiotemporal variations of fish growth characteristics have been attributed to the presence of coupled impacts derived from both climate-driven and anthropogenic events.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».