An age-structured state-space stock–recruit model for Pacific salmon (<i>Oncorhynchus</i>spp.)
Notice bibliographique
Résumé
We describe an age-structured state-space model for stock–recruit analysis of Pacific salmon data. The model allows for incorporation of process variation in stock productivity, recruitment, and maturation schedules, as well as observation error in run abundance, harvest, and age composition. Explicit consideration of age structure allows for realistic depiction of system dynamics and sample design, more complete use of recent data, and forecasts that consider sibling relationships. A Bayesian framework is adopted, implemented with Markov chain Monte Carlo methods, which provides an enhanced ability to incorporate auxiliary information, convenient and rigorous consideration of measurement error and missing data, and a more complete assessment of uncertainty. We fit the model to annual upstream weir counts, commercial and recreational harvest estimates, and age composition data from Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) in Karluk River, Alaska. For the case study, the model is configured with a Ricker stock–recruit relationship, autoregressive lag-1 productivity, and Dirichlet age-at-maturity. Details of alternate configurations are also described. We introduce the optimal yield probability profile as an objective tool for informing the selection of escapement goals based on yield considerations and describe alternative versions useful for addressing other management questions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».