Estimating walleye (<i>Sander vitreus</i>) movement and fishing mortality using state-space models: implications for management of spatially structured populations
Notice bibliographique
Résumé
Fish often exhibit complex movement patterns, and quantification of these patterns is critical for understanding many facets of fisheries ecology and management. In this study, we estimated movement and fishing mortality rates for exploited walleye (Sander vitreus) populations in a lake-chain system in northern Michigan. We developed a state-space model to estimate lake-specific movement and fishery parameters and fit models to observed angler tag return data using Bayesian estimation and inference procedures. Informative prior distributions for lake-specific spawning-site fidelity, fishing mortality, and system-wide tag reporting rates were developed using auxiliary data to aid model-fitting. Our results indicated that postspawn movement among lakes was asymmetrical and ranged from approximately 1% to 42% per year, with the largest outmigration occurring from the Black River, which was primarily used by adult fish during the spawning season. Instantaneous fishing mortality rates differed among lakes and ranged from 0.16 to 0.27, with the highest rate coming from one of the smaller and uppermost lakes in the system. The approach developed provides a flexible framework that incorporates seasonal behavioral ecology (i.e., spawning-site fidelity) in estimation of movement for a mobile fish species that will ultimately provide information to aid research and management for spatially structured fish 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».