Abundance of Skeena River Chum Salmon during the Early Rise of Commercial Fishing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We used reported commercial catch data and historical information to estimate the abundance of Skeena River Chum Salmon Oncorhynchus keta during the early rise (1916–1919) in the commercial fishery to provide historical perspective for recovery plans. We applied a Bayesian analysis to address the uncertainties associated with the estimation process. Based on the historical catch of 204,000 in 1919 and an estimated harvest rate of 0.32–0.58, the estimated return of Skeena Chum Salmon ranged from 355,000 to 619,000, with the most probable single estimate being 431,000. The estimated return of Chum Salmon based on the 1916–1919 geometric mean catch of 154,000 ranged from 268,000 to 471,000, with the most probable single estimate being 325,000. Our posterior modal historical estimates are 8–11 times larger than the estimates for the contemporary period 1982–2010 and 39–52 times larger than those for the most recent period of 2007–2010. Intense harvest pressure is the single most probable factor explaining the sustained decline in Chum Salmon abundance, but other interactive factors, notably natural variations in survival, the loss of spawning and rearing habitat, and poor data quality, also are important considerations. Nonetheless, the Skeena catchment is largely pristine today, and our robust estimates of historical abundance should be of value to contemporary management and conservation agencies for the rebuilding of such severely diminished populations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».