A general model for salmon run reconstruction that accounts for interception and differences in availability to harvest
Notice bibliographique
Résumé
Understanding population-specific spawner–recruit relationships is necessary for sustainable salmon management. Where multiple populations are harvested together, run reconstruction methods partition mixed-stock catches and allocate recruits back to their populations of origin. Traditional run reconstruction methods often use age composition data to inform catch partitioning. However age-only methods do not account for stock-specific differences in the availability of fish to harvest within fishing areas or the incidental harvest of nontarget stocks in nearby fishing areas. Advances in molecular genetic techniques permit genetic stock identification (GSI) of both contemporary and historical catch samples. We present a statistical model for salmon run reconstruction that utilizes both age composition and GSI data to estimate differences in the availability of stocks within, and interception rates among, terminal fisheries. When applied to the commercial sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) fishery in Bristol Bay, Alaska, new estimates of population productivity differed from those generated using previous age-only methods by 0.1%–155.1%, with stock-specific mean absolute percent differences of 9.7%–38.7% across years, underscoring the value of genetic data for run reconstruction. With more accurate run reconstruction methods, spawner–recruit relationships can be identified more precisely, thus providing more accurate management targets for salmon fisheries.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».