Gill-Net Saturation in Lake Erie: Effects of Soak Time and Fish Accumulation on Catch per Unit Effort of Walleye and Yellow Perch
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gill-net saturation was analyzed through a delta model (i.e., two-stage model) by examining the effects of soak time and fish accumulation (number of fish of all species enmeshed per square meter of a given gill net, including the species of interest) on catch per unit effort (CPUE) of walleyes Sander vitreus and yellow perch Perca flavescens in Lake Erie. The analysis was based on fishery-independent survey data for 1989–2003. In the delta model, the positive values of CPUE were estimated by a generalized additive model (GAM) assuming a log-gamma distribution, and the probability of obtaining nonzero values of CPUE was estimated by a GAM assuming a binomial distribution. Soak time and fish accumulation had significant effects on CPUE. The CPUE of walleyes decreased in gill nets soaked for 10 h and started to decline when fish accumulation was around 2 fish/m2. We did not observe a substantial decline in the CPUE of yellow perch within the soak time interval we examined, but we did observe a decline when fish accumulation was 6–8 fish/m2. The decline in CPUE with increasing soak time for walleyes and with increasing fish accumulation levels for both walleyes and yellow perch indicates that gill-net saturation did exist in Lake Erie gill-net surveys for these two species and that the gill nets were saturated faster by walleyes than by yellow perch. We suggest that gill-net saturation be considered when applying CPUE from gill-net surveys to stock assessment and that the generalized linear additive-based modeling approach be considered as an alternative in gill-net saturation analyses. Received March 11, 2010; accepted January 6, 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».