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Enregistrement W2320500464 · doi:10.1093/icesjms/fsu173

Estimating impacts of the pollock fishery bycatch on western Alaska Chinook salmon

2014· article· en· W2320500464 sur OpenAlexaboutno aff
James N. Ianelli, Diana Stram

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlaska Department of Fish and Game
Mots-clésBycatchChinook windFisheryOncorhynchusPollockEscapementStock (firearms)Fisheries managementStock assessmentEnvironmental scienceGeographyFishingBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) are taken as bycatch in the Bering Sea pollock (Gadus chalcogrammus) fishery, with recently revised management measures in place to limit the overall Chinook salmon catch.Historical impact of the bycatch on regional salmon stocks is made difficult because, until recently, sampling for the stock composition of the bycatch was patchy and diverse in approaches.In this study, extensive observer data on the biological attributes (size and age composition) of the bycatch were used to estimate the impact on specific regional stock groups (RSGs), as defined given available genetic stock identification estimates.Our model provides estimates of the impact on Chinook salmon RSGs, given seasonal and spatial variability in the bycatch, and accounts for observed in-river age compositions, uncertainty in age-specific oceanic natural mortality of Chinook salmon, and between-year variability in genetic information.The upper Yukon River stock is transboundary and subject to heightened management interest and international management agreements on escapement goals.Our study updates results from an earlier analysis used to develop the management regulations that went into place in 2011.It shows that the new data result in slight changes in previous estimates, and that the lower overall Chinook salmon bycatch since 2008 has resulted in lower impacts to the main western Alaskan RSGs.

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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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