Migration behavior of maturing sockeye (Oncorhynchus nerka) and Chinook salmon (O. tshawytscha) in Cook Inlet, Alaska, and implications for management
Notice bibliographique
Résumé
Worsening recruitment of Alaskan Chinook salmon over the past decade has created major conservation problems. In Cook Inlet, lucrative Sockeye salmon fisheries are severely limited because of Chinook bycatch, restricting economic opportunity and creating political conflict between user groups. Although Chinook are thought to migrate at deeper depths than other salmon during the marine phase, an inability to quantify the depth difference has prevented regulatory changes to protect Chinook while allowing Sockeye fisheries to operate. Using a purpose-built acoustic telemetry array, we found that Chinook salmon repeatedly ‘patrolled’ back and forth in the nearshore fishing area for multiple weeks before river entry (a previously unrecognized behavior) while Sockeye salmon rapidly crossed the area to enter the river. Both species substantially increased migrations speeds at river entry. Migration speeds then progressively dropped, returning to baseline levels about 14 km upstream of the river mouth. Clear differences in the median depth of marine migration of Chinook (4.8 m) and Sockeye (1.8 m) were evident, enabling us to quantify the potential trade-off between reducing Sockeye harvest and increasing Chinook protection from using shallower gillnets in the commercial fishery. Based on the 16,608 depth measurements collected for Chinook and 3,389 measurements for Sockeye, reducing the vertical depth of surface-hung gillnets to one-half of current maximum depth would potentially reduce the Chinook interception rate by nearly two-thirds, while reducing Sockeye harvests by one-quarter. Alternatively, if commercial fishers were fully compensated for the reduced area of netting by allowing exactly compensatory increases in net length, Sockeye catches could potentially increase to 200% to 300% of current levels, but Chinook interceptions would remain similar to current levels despite reductions in net depth. Identifying an intermediate strategy between these two extremes could provide a ‘win-win’ solution rather than the current zero-sum game between deeply opposed stake-holders. Biotelemetry enabled rapid collection of very large numbers of depth measurements despite relatively few adults being tagged. The collected data have already been used to implement some of the first regulatory changes in the fishery in more than a decade and have identified a potential avenue for political accommodation between opposing user groups.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».