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Enregistrement W2138781419 · doi:10.1577/t04-125.1

What Can We Learn about Mortality from Sex Ratio Data? A Look at Lumpfish in Newfoundland

2005· article· en· W2138781419 sur OpenAlexaboutno aff
John M. Hoenig, David A. Hewitt

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSex ratioDemographyMortality ratePopulationFish <Actinopterygii>CohortStandardized mortality ratioSex changeFisheryBiologyStatisticsMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sex ratio data can provide information about mortality rates, which may be especially useful for sex‐specific fisheries when little other information is available. In this paper, we develop a theory and methods relating sex ratio to mortality rates and apply them to data for lumpfishCyclopterus lumpuson the southern Newfoundland Shelf. If the sexes have different mortality rates, and the rates as well as recruitment are constant with age and time, the sex ratio of the population provides an estimate of the ratio of the instantaneous mortality rates of the sexes. If a cohort can be followed over time, changes in the sex ratio provide an estimate of the ratio of the survival rates of the sexes or the difference in the instantaneous mortality rates. With the latter approach, it is not necessary for the sexes to have equal catchabilities in the survey nor for recruitment to be constant over time. This approach involves fewer assumptions and is of greater general interest, but it requires that cohorts be identified either by aging or tagging the fish. For lumpfish, we used sex ratio data from a research survey to estimate the change in the mortality rate of females, which are the subject of a sex‐specific roe fishery. Unfortunately, it is not possible to follow cohorts of lumpfish over time because lumpfish caught in the survey are not aged. Nonetheless, the sex ratio (females : males) decreased progressively from approximately 2.24 in 1985 to 1.09 in 1994. We attribute the decline to a doubling of the mortality rate of female lumpfish caused by the fishery, and our analysis probably underestimates the true change because of failures of assumptions. Our results are consistent with those of other work on lumpfish in Newfoundland and indicate that there is cause for serious concern about the effects of the fishery on lumpfish stocks.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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