How Systematic Age Underestimation Can Impede Understanding of Fish Population Dynamics: Lessons Learned from a Lake Superior Cisco Stock
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systematic underestimation of fish age can impede understanding of recruitment variability and adaptive strategies (like longevity) and can bias estimates of survivorship. We suspected that previous estimates of annual survival ( S ; range = 0.20‐0.44) for Lake Superior ciscoes Coregonus artedi developed from scale ages were biased low. To test this hypothesis, we estimated the total instantaneous mortality rate of adult ciscoes from the Thunder Bay, Ontario, stock by use of cohort‐based catch curves developed from commercial gill‐net catches and otolith‐aged fish. Mean S based on otolith ages was greater for adult females (0.80) than for adult males (0.75), but these differences were not significant. Applying the results of a study of agreement between scale and otolith ages, we modeled a scale age for each otolith‐aged fish to reconstruct catch curves. Using modeled scale ages, estimates of S (0.42 for females, 0.36 for males) were comparable with those reported in past studies. We conducted a November 2005 acoustic and midwater trawl survey to estimate the abundance of ciscoes when the fish were being harvested for roe. Estimated exploitation rates were 0.085 for females and 0.025 for males, and the instantaneous rates of fishing mortality were 0.089 for females and 0.025 for males. The instantaneous rates of natural mortality were 0.131 and 0.265 for females and males, respectively. Using otolith ages, we found that strong year‐classes at large during November 2005 were caught in high numbers as age‐1 fish in previous annual bottom trawl surveys, whereas weak or absent year‐classes were not. For decades, large‐scale fisheries on the Great Lakes were allowed to operate because ciscoes were assumed to be short lived and to have regular recruitment. We postulate that the collapse of these fisheries was linked in part to a misunderstanding of cisco biology driven by scale‐ageing error.
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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 | 0,000 | 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)
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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 ».