Bayesian Decision Analysis for Evaluating Management Options to Promote Recovery of a Depleted Salmon Population
Notice bibliographique
Résumé
The endangered population of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) in Cultus Lake, British Columbia, Canada, migrates through commercial fishing areas along with other, much more abundant sockeye salmon populations, but it is not feasible to selectively harvest only the latter, abundant populations. This situation creates controversial trade-offs between recovery actions and economic revenue. We conducted a Bayesian decision analysis to evaluate options for recovery of Cultus Lake sockeye salmon. We used a stochastic population model that included 2 sources of uncertainty that are often omitted from such analyses: structural uncertainty in the magnitude of a potential Allee effect and implementation uncertainty (the deviation between targets and actual outcomes of management actions). Numerous state-dependent, time-independent management actions meet recovery objectives. These actions prescribe limitations on commercial harvest rates as a function of abundance of Cultus Lake sockeye salmon. We also quantified how much reduction in economic value of commercial harvests of the more abundant sockeye salmon populations would be expected for a given increase in the probability of recovery of the Cultus population. Such results illustrate how Bayesian decision analysis can rank options for dealing with conservation risks and can help inform trade-off discussions among decision makers and among groups that have competing objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 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 ».