Incorporating spatial and seasonal dimensions in a stock reduction analysis for lower Fraser River white sturgeon (<i>Acipenser transmontanus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We applied a spatially and seasonally structured stock reduction analysis (SRA) model to white sturgeon ( Acipenser transmontanus ) in the lower Fraser River, British Columbia, to estimate trends in abundance since the 1800s and evaluate the current status of the population. We used a sequential Bayesian state–space estimation approach to incorporate prior information from other analyses and evaluate the updating of prior knowledge within the SRA model. The estimated ratio of the abundance of spawning fish in 2004 to relative to unfished conditions was slightly higher than estimates from other studies; on average, 27% of the posterior probability was associated with a 2004 spawning stock abundance of 50% or less of the unfished abundance. Estimates of the current abundance of fish vulnerable to the lower Fraser River recreational fishery were higher than those obtained in other recent SRAs that ignored spatial structure. We also performed the analysis using a spatially aggregated version of the SRA model and obtained lower estimates of unfished biomass and depletion and higher estimates of fishing mortality rates compared with the spatially structured model. We evaluated two structural hypotheses about age-specific vulnerabilities in the historical commercial fishery; assumed vulnerabilities had a marked impact on estimated fishing mortality rates.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».