Self-Regulation of the Okanagan Lake Kokanee Recreational Fishery: Dynamic Angler Effort Response to Varying Fish Abundance and Productivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fishery for kokanee Oncorhynchus nerka in Okanagan Lake, British Columbia, exemplifies three common issues in the management of recreational fisheries: time-varying stock–recruit parameters, mixed stocks within a single fishing area, and open-access fishing effort. The aggregate kokanee stock (consisting of stream-spawning and shore-spawning stocks) declined 50-fold between 1971 and 1998 and then partially recovered in the most recent decade. This contrast in fish abundance provides an opportunity to gain insights into the predator–prey dynamics of anglers and fish in an open-access sport fishery. Structural variations in the Ricker stock–recruit function were fitted to the time series of spawner escapements and fishery data to estimate the relative role of nonstationary stock–recruit parameters versus angler harvest in the observed time series. The optimal model structures selected by Akaike's information criterion suggested that kokanee dynamics were driven by external factors (e.g., lake nutrient concentration or opossum shrimp Mysis diluviana abundance) as opposed to fishery harvest. The functional response of angler catch rates to fish abundance was well predicted by a type I function (i.e., no density dependence in catchability). Conversely, the angler effort numerical response to variation in kokanee density was sigmoid, with a steep transition at an average catch rate between 1 and 2 fish/d. The interaction of angler response functions with fish recruitment dynamics led to an open-access recreational fishery that never harvested the lower-productivity (stream-spawning) stock to a level below the optimal escapement abundance, despite dramatic declines in stock productivity (i.e., recruits per spawner at low abundance) over time. Standard management reactions to declining fish abundance (successive reductions in daily bag limits) were largely ineffective in altering harvest rate or effort dynamics. Our results show that the Okanagan Lake kokanee fishery was self-regulating over a large range in fish densities and that the declines in kokanee abundance resulted from time-varying stock productivity rather than from overharvest. Received January 15, 2013; accepted June 17, 2013
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».