In-Season Forecasting of Coho Salmon Marine Survival via Coded Wire Tag Recoveries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Calculation of in-season marine survival rate forecasts for coho salmon Oncorhynchus kisutch can provide valuable support for in-season harvest management decisions because annual variability in marine survival accounts for a large proportion of total recruitment variability. We present a new forecasting model that utilizes coded wire tag (CWT) recovery information from early occurring fisheries to provide in-season marine survival forecasts that are timely enough to inform harvest management decisions for subsequent fisheries. We evaluate performance of the CWT model by using retrospective analyses on four coho salmon indicator stocks from northern British Columbia, Canada. For each stock, model selection analysis was used to identify which of three time-varying fishery catchability models used within the CWT model maximized forecasting performance. A Bayesian approach to parameter estimation was then applied to the best CWT model to generate probabilistic forecasts of marine survival rate for six consecutive weeks of in-season forecasting in each year. Although forecasted posterior distributions were wide in some cases, the posterior mode tracked marine survival relatively well in comparison with postseason marine survival estimates based on recoveries from all fisheries and the spawning grounds. Average percent forecast biases based on posterior modes were −1, −4, 19, and 57% for the four indicator stocks in the final week of forecasting. The lower tails of the posterior distributions were well defined, which is most relevant to identifying years of conservation concern due to extremely low marine survival. We conclude that timely in-season recovery and analysis of CWT information could improve the level of information available to inform in-season harvest management decisions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».