Ancient fish weir technology for modern stewardship: lessons from community-based salmon monitoring
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction: The UN Declaration on the Rights of Indigenous Peoples states that indigenous people have a fundamental right to contribute to the management of the resources that support their livelihoods. Salmon are vital to the economy and culture of First Nations in coastal British Columbia, Canada. In this region, traditional systems of management including weirs – fences built across rivers to selectively harvest salmon – supported sustainable fisheries for millennia. In the late-19th century traditional fishing practices were banned as colonial governments consolidated control over salmon. Outcomes: In collaboration with the Heiltsuk First Nation we revived the practice of weir building in the Koeye River. Over the first four years of the project we tagged 1,226 sockeye, and counted 8,036 fish during fall stream walks. We used a mark-recapture model which accounted for both pre-spawn mortality due to variation in temperature, and tag loss, to produce the first mark-resight estimates of sockeye abundance in the watershed (4,600 – 15,000 escapement). Discussion: High river temperatures are associated with increased en route morality in migrating adult sockeye. We estimated pre-spawn mortality ranged from 8 – 72% across the four years of study, highlighting the degree to which climate conditions may dictate future viability in sockeye salmon populations. These results demonstrate the power of fusing traditional knowledge and management systems with contemporary scientific approaches in developing local monitoring.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».