Effects of population-specific variation in age and length on fishery selection and exploitation rates of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka)
Notice bibliographique
Résumé
Conspecific salmonid populations often differ in age and body size at maturity, and these differences can cause fishery exploitation rates and patterns of directional selection on size to vary among populations. Based on age and length data on five representative spawning populations of sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka ) in the Wood River system, Bristol Bay, Alaska, USA, we estimated exploitation rates and population-specific patterns of selection from a gillnet fishery between 1963 and 2007. Exploitation rates have differed among age groups and have varied greatly over time, likely due to changes in fishery selectivity. Populations with older, larger fish were more heavily exploited than populations with small, young fish. Differential fishery selection was detected among the populations, linked to persistent differences in size and age of fish among the populations. Specifically, we found evidence of stronger size selectivity on populations with smaller-bodied fish and less directional selection on populations dominated by larger-bodied fish. These results reveal the complex variation in the intensity and selectivity of fishing that can result from exploitation of populations that differ in age and size at maturity and shape. Evolutionary responses to this selection may be taking place, but natural processes provide countervailing selection.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».