The Shiraz model: a tool for incorporating anthropogenic effects and fish–habitat relationships in conservation planning
Notice bibliographique
Résumé
Current efforts to conserve Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) rely on a variety of information sources, including empirical observations, expert opinion, and models. Here we outline a framework for incorporating detailed information on density-dependent population growth, habitat attributes, hatchery operations, and harvest management into conservation planning in a time-varying, spatially explicit manner. We rely on a multistage Beverton–Holt model to describe the production of salmon from one life stage to the next. We use information from the literature to construct relationships between the physical environment and the necessary productivity and capacity parameters for the model. As an example of how policy makers can use the model in recovery planning, we applied the model to a threatened population of Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) in the Snohomish River basin in Puget Sound, Washington, USA. By incorporating additional data on hatchery operations and harvest management for Snohomish River basin stocks, we show how proposed actions to improve physical habitat throughout the basin translate into projected improvements in four important population attributes: abundance, productivity, spatial structure, and life-history diversity. We also describe how to adapt the model to a variety of other management applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».