Microtrolling: an Economical Method to Nonlethally Sample and Tag Juvenile Pacific Salmon at Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mortality of juvenile Pacific salmon Oncorhynchus spp. in their first marine year is hypothesized to be a primary driver of variable recruitment in a changing ocean. Much contemporary research focuses on diet, distribution, growth, and survival during this period; however, existing methods of capturing juvenile salmon at sea are expensive and may be limited by topography and tidal currents. We assessed the feasibility of using a small vessel and modified recreational fishing gear (microtrolling) to nonlethally capture, sample, and tag juvenile Chinook Salmon O. tshawytscha during their first marine summer. Sampling was conducted in the Strait of Georgia, British Columbia, from August to October 2014. We captured 168 Chinook Salmon, 13 Coho Salmon O. kisutch, and 1 Chum Salmon O. keta in 72 h of active fishing; Chinook Salmon CPUE was greatest between 6 and 19 m and increased late in the afternoon and on the flood tide. To assess short‐term mortality related to capture, PIT tagging, and sampling, we maintained 66 microtroll‐captured Chinook Salmon (41 of which were PIT‐tagged) overnight in a net pen; only one mortality and one incidence of tag loss were observed. Microtrolling proved effective for systematically sampling juvenile Chinook Salmon across depths and habitats. Unlike alternative methods of sampling juvenile Pacific salmon (trawling and purse seining), the utility of microtrolling is likely limited to studies of Chinook Salmon and possibly Coho Salmon. The low cost of this method has potential to facilitate participation of frequently excluded stakeholders, including First Nations and community groups, in marine research on juvenile Pacific salmon. Received June 10, 2016; accepted November 1, 2016 Published online February 21, 2017
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».