Long-term trends in age-specific recruitment of sockeye salmon (<i>Oncorhynchus nerka</i>) in a changing environment
Notice bibliographique
Résumé
Sibling age-class (sibling) models, which relate abundance of one age-class of adult sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) to abundance of the previous age-class in the previous year, are commonly used to forecast abundance 1 year ahead. Standard sibling models assume constant parameters over time. However, many sockeye salmon populations have shown temporal changes in age-at-maturity. We therefore developed a new Kalman filter sibling model that allowed for time-varying parameters. We found considerable evidence for long-term trends in parameters of sibling models for 24 sockeye salmon stocks in British Columbia and Alaska; most trends reflected increasing age-at-maturity. In a retrospective analysis, the Kalman filter forecasting models reduced mean-squared forecasting errors compared with standard sibling models in 29%39% of the stocks depending on the age-class. The Kalman filter models also had mean percent biases closer to zero than the standard models for 54%94% of the stocks. Parameters of these sibling models are positively correlated among stocks from different regions, suggesting that large-scale factors (e.g., competition among stocks for limited marine prey) may be important drivers of long-term changes in age-at-maturity schedules in sockeye salmon.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».