Estimation of Tag Shedding and Reporting Rates for Lake Erie Jaw-Tagged Walleyes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since 1990, walleyes Sander vitreus in Lake Erie have been tagged annually with jaw tags to better understand the population dynamics and ecological characteristics of individual spawning populations. Although the data collected from this tagging program have been used for a variety of management purposes (e.g., estimating migration patterns, stock intermixing, and mortality rates), there has been only cursory examination of the shedding and reporting rates associated with the program. We used double tagging and high-reward tagging experiments to estimate tag shedding and reporting rates for jaw-tagged walleyes in Lake Erie. Double tagging of walleyes with jaw and passive integrated transponder (PIT) tags suggested that the tagging method and tagging agency contributed to the observed variability in both immediate (within 21 d of tagging) retention and chronic jaw tag shedding rates. Agency-specific model-averaged estimates of immediate tag retention ranged from 95% to 99%. For chronic shedding, model-averaged instantaneous rates (annual) ranged from 0.07 to 0.28. Jaw tag reporting rates, estimated via releases of high-reward tags in 1990 and 2000, varied among tagging years, tagging basins, and commercial and recreational fisheries. In general, tag reporting rates were higher for the recreational fishery (range, 33–55%) than for the commercial fishery (10–17%), and the reporting rates for both fisheries and tagging basins were found to have declined between 1990 and 2000. Uncertainty in the tag reporting rates was greater for the recreational fishery than for the commercial fishery. Our findings will benefit management of the economically important Lake Erie walleye fisheries by providing managers with robust tag shedding and reporting rate estimates, providing more reliable estimates of important dynamic rates (e.g., fishing and natural mortality) by correcting the long-term jaw tagging data set for these previously unaccounted for biases. Received September 13, 2011; accepted November 30, 2011
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».