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Enregistrement W2125799305 · doi:10.1577/m07-072.1

Estimating Stock Composition of Anadromous Fishes from Mark–Recovery Data: Possible Application to American Shad

2008· article· en· W2125799305 sur OpenAlexfundno aff
John M. Hoenig, Robert J. Latour, John E. Olney

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceUniversity of British ColumbiaVirginia Marine Resources Commission
Mots-clésFisheryFish migrationAlosaStock (firearms)Chesapeake bayHatcheryBayGeographyEstuaryEnvironmental scienceBiologyFish <Actinopterygii>Archaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Information on the stock composition of mixed-stock fisheries is often needed to develop management regulations for anadromous fishes. Although several methods can be used to infer stock composition, marking studies have long been identified as a promising approach. Hatchery-reared larval American shad Alosa sapidissima are marked with a river-specific mark and released in stock enhancement programs along the U.S. East Coast. We describe and apply a mark–recovery method for inferring the proportion of the catch in a mixed-stock fishery that originates from a particular river. The method is based on comparing the proportion of the mixed-stock catch with marks from the river with the proportion of the fish returning to the river with marks. We explore the utility of using mass marking of hatchery-reared American shad larvae with tetracycline to determine the stock composition of mixed-stock fisheries of American shad in Virginia. Our analysis focuses on the impact of the former Virginia coastal ocean fishery on fish produced in the James and Pamunkey rivers, Virginia, and on the impact of bycatch in Chesapeake Bay pound nets on Susquehanna River American shad. Our results suggest that the coastal ocean fishery harvested relatively small proportions of the James and Pamunkey River stocks and that few American shad captured in pound nets sampled in Chesapeake Bay were from the Susquehanna River system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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