Application of decision analysis to evaluate recovery actions for threatened Snake River fall chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We used models and decision analysis to incorporate uncertainties into evaluations of two recovery actions for Snake River fall chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha): (i) maximize transportation and (ii) natural river drawdown of four lower Snake River dams. In the retrospective analysis, we compared alternative stockrecruit models and selected one that was consistent with historical spawnerrecruit data and allowed us to implement alternative hypotheses about hydrosystem, hatchery, harvest, and environmental effects. In the prospective analysis, we used this model and posterior distributions of its parameters in a decision analysis framework to compare projected escapements for the two actions over a range of alternative hypotheses. We found that drawdown was most risk averse, producing larger long-term escapements than maximizing transportation under most hypotheses and model assumptions. Maximizing transportation and drawdown produced similar escapements only if we assumed high or increasing estuary and ocean survival rates of transported fish coupled with either severe reductions in harvest rates or insensitivity of upstream survival rates to dam construction and removal. Although there was relatively little information available for Snake River fall chinook (particularly about estuary and ocean survival rates of transported smolts), decision analysis was a useful technique for organizing data, assessing actions over a range of uncertainties, and identifying research priorities.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».