Application of decision analysis to evaluate recovery actions for threatened Snake River spring and summer chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>)
Notice bibliographique
Résumé
There is uncertainty about the importance of various factors in explaining declines of chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) populations in the Snake River basin of Oregon and Idaho. This uncertainty has prevented implementation of long-term recovery actions for these stocks. We used simulation models and decision analysis to evaluate three management actions for seven index stocks of Snake River spring and summer chinook salmon: (i) continue current operation of the Columbia River hydropower system, (ii) maximize transportation of smolts, and (iii) natural river drawdown (breaching) of four Snake River dams. Decision analysis provided a useful approach for including multiple hypotheses about population responses to environmental and anthropogenic factors, systematically assessing the importance of alternative hypotheses, and identifying risk-averse recovery strategies that meet survival and recovery goals over a wide range of uncertainties. We found that the most influential uncertainties were related to hypothesized causes of estuary and ocean mortality. Current monitoring provides limited information on survival in this life stage; carefully designed management experiments are more likely to generate useful information. Given that these uncertainties exist, drawdown was the most risk-averse action, meeting long-term survival and recovery goals over a wider range of assumptions than the other actions.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».