An age- and sex-structured assessment model for American eels (<i>Anguilla rostrata</i>) in the Potomac River, Maryland
Notice bibliographique
Résumé
American eel ( Anguilla rostrata ) and European eel ( Anguilla anguilla ) populations have declined since the 1980s prompting concern about their status and the causes of decline, but stock assessment approaches to estimate effects of fishing on these populations are lacking. Since 1964, 16% of United States commercial American eel harvest came from the Potomac River, yet American eel abundance, production, and fishing mortality is poorly understood in this system. We developed an age- and sex-structured assessment model for 1980–2008 and compared results with the F50%biological reference point (BRP). The model included natural mortality, fishing mortality, and sex- and age-specific maturation mortality and selectivity. Between 1980 and 2008 estimated recruitment, biomass, and abundance decreased 82%–89%. In all years since 1993, the exploitation rate exceeded the F50%BRP. The model was moderately sensitive to changes in natural mortality, standard deviation for fishery and recruitment catch-per-unit-effort indices, and initial fishing mortality. The multidecadal decline in recruitment in Chesapeake eels matches those reported elsewhere for American and European eels, suggesting large-scale processes have affected anguillid eel recruitment in the North Atlantic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».