Estimation of annual mortality rates caused by early mortality syndromes (EMS) and their impact on salmonid stockrecruit relationships
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we demonstrate how information from broodstocks can be combined with lab information on alevins to obtain annual stock-specific mortality estimates from early mortality syndromes (EMS) using a probabilistic approach, how a hierarchical model structure can be used to predict these mortality rates for related, partly sampled, or unsampled stocks, and why these estimates should be used to remove the effect of this mortality on stockrecruit estimates. The approach has been illustrated for Atlantic salmon (Salmo salar) stocks in the Baltic Sea affected by the M74 syndrome. Results indicate that data on the proportion of M74-affected females, commonly used to approximate M74 mortality, overestimate actual M74-related mortality because of a declining trend in mortality among offspring of these females. The stock-specific M74 mortality estimates are used to account for nonstationarity in the stockrecruitment relationship caused by this fluctuating mortality. Because hierarchical meta-analyses assume exchangeability, the effect of M74 mortality is removed before including these stocks within hierarchical stockrecruit analyses of Atlantic salmon stocks, which are commonly unaffected by M74 mortality. Failure to remove the effect of M74 mortality on the stockrecruit data results in underestimation of the stock's productivity and resilience to exploitation, especially in the case of stocks with steep stockrecruit curves.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».