A MODEL OF CHINOOK SALMON POPULATION DYNAMICS INCORPORATING SIZE‐SELECTIVE EXPLOITATION AND INHERITANCE OF POLYGENIC CORRELATED TRAITS
Notice bibliographique
Résumé
AbstractConcern regarding the potential for selective fisheries to degrade desirable characteristics of exploited fish populations is growing worldwide. Although the occurrence of fishery‐induced evolution in a wild population has not been irrefutably documented, considerable theoretical and empirical evidence for that possibility exists. Environmental conditions influence survival and growth in many species and may mask comparatively subtle trends induced by selective exploitation, especially given the evolutionarily short time series of data available from many fisheries. Modeling may be the most efficient investigative tool under such conditions. Motivated by public concern that large‐mesh gillnet fisheries may be altering Chinook salmon in western Alaska, we constructed a stochastic model of the population dynamics of Chinook salmon. The model contained several individually based components and incorporated size‐selective exploitation, assortative mating, size‐dependent female fecundity, density‐dependent survival, and the heritability of size and age. Substantial reductions in mean size and age were observed under all scenarios. Concurrently reducing directional selection and increasing spawning abundance was most effective in stimulating population recovery. Use of this model has potential to improve our ability to investigate the consequences of selective exploitation and aid development of improved management strategies to more effectively sustain fish and fisheries into the future.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».