Evaluating the influence of predator–prey interactions on stock assessment and management reference points for a large lake ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem models are thought to offer advantages over single-species models in terms of management policy analysis. This hypothesis has proven difficult to test because of underlying system complexities, coupled with short time series and minimal contrast in environmental conditions or management policies. This paper presents a Bayesian statistical catch-at-age model to compare ecosystem models and test hypotheses about the management of a recreational fishery based on a predator–prey system using a relatively simple and data-rich ecosystem in a large lake, Kootenay Lake, British Columbia, where kokanee (Oncorhynchus nerka) are the prey and piscivorous rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) are the predator. A model that explicitly incorporates the predator–prey interaction explained long-term data of field and fishery surveys much better than single-species models without any interactions. Minimally realistic multispecies models that treated predation identically but differed in their representation of the effects of prey abundance on predator mortality produced quite different results. Management reference points, for example, differed considerably between the models. Our study thus emphasizes that the choice of a management approach for this type of fishery will depend strongly on the model form and should take into consideration results from empirically based models that include species interactions.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».