Move it or lose it: movement and mortality of sablefish tagged in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
A basic step in understanding the dynamics of a fish population is to quantify movement and mortality rates. Conventional mark–recapture experiments have provided the foundation for studies on animal movement, particularly for fish. Previous studies have shown rapid mixing of sablefish (Anoplopoma fimbria) among fishery regulatory areas, with the pattern of movement related to fish size. Over 300 000 tag releases in Alaska and over 27 000 tag recoveries from 1979 to 2009 were analyzed. We used a Markov model to quantify annual movement probabilities among areas for three size groups of sablefish. The negative-binomial likelihood was used to model the tag-recovery data because of significant overdispersion. Annual movement probabilities were high, ranging from 10% to 88% depending on area of occupancy at each time step and size group. Overall, movement probabilities were very different between areas of occupancy and moderately different between size groups. Estimated annual movement of small sablefish from the central Gulf of Alaska had the reverse pattern of a previous study, with 29% moving westward and 39% moving eastward. Movement probabilities also varied annually, with decreasing movement until the late 1990s and increasing movement until 2009. Year-specific magnitude in movement probability of large fish was highly negatively correlated with female spawning biomass estimates from the federal stock assessment. Mean mortality estimates from time at liberty were similar to the federal stock assessment. Incorporating these tag-recovery and movement data into a fully age-structured spatial stock assessment model will inform harvest apportionment strategies to conserve spawning biomass and maximize future yields.
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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 | 0,001 | 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 ».