Modeling the Influence of Environmental Factors on Spawning Migration Mortality for Sockeye Salmon Fisheries Management in the Fraser River, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of freshwater environmental factors on spawning migration mortality was modeled to provide a predictive tool for fisheries management of four run timing groups of Fraser River sockeye salmon Oncorhynchus nerka: early Stuart (Stuart Lake), early summer, summer, and late. We tested the significance of different measures of water temperature, discharge, fish abundance, and entry timing for forecasting discrepancies between lower‐river and upriver escapement estimates using multiple regressions of principal component scores. Descriptive discrepancy models (i.e., “management adjustment” models) identified using Akaike's information criterion were consistent with the known biology of each group. For example, temperature and discharge thresholds were selected for early Stuart run discrepancy models, reflecting the extremes in both variables experienced by these early migrants. Predictive discrepancy models were also generated for each run timing group by using the limited number of environmental variables that are available in‐season to fisheries managers. Even predictive discrepancy models using simple environmental metrics of average river temperature, flow, and river entry timing provide a valuable tool for forecasting relative indices of spawning migration mortality. This study provides an example of how environmentally based predictive tools can be used to inform fisheries management decisions and improve the probability of achieving spawning escapement targets.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».