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Enregistrement W2165424293 · doi:10.1080/00028487.2013.790842

Abundance of Skeena River Chum Salmon during the Early Rise of Commercial Fishing

2013· article· en· W2165424293 sur OpenAlexafffund
Michael H. H. Price, Nick Gayeski, Jack A. Stanford

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesPacific Salmon FoundationGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésAbundance (ecology)OncorhynchusFisheryFishingFish <Actinopterygii>Environmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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