Evaluating spatial and temporal variability in growth and mortality for recreational fisheries with limited catch data
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the spatial and temporal variability in life-history traits among populations is essential for the management of recreational fisheries. However, valuable freshwater recreational fish species often suffer from a lack of catch information. In this study, we demonstrated the use of an approach to estimate the spatial and temporal variability in growth and mortality in the absence of catch data and apply the method to riverine smallmouth bass (Micropterus dolomieu) populations in Pennsylvania, USA. Our approach included a growth analysis and a length-based analysis that estimates mortality. Using a hierarchical Bayesian approach, we examined spatial variability in growth and mortality by assuming parameters vary spatially but remain constant over time and temporal variability by assuming parameters vary spatially and temporally. The estimated growth and mortality of smallmouth bass showed substantial variability over time and across rivers. We explored the relationships of the estimated growth and mortality with spring water temperature and spring flow. Growth rate was likely to be positively correlated with these two factors, while young mortality was likely to be positively correlated with spring flow. The spatially and temporally varying growth and mortality suggest that smallmouth bass populations across rivers may respond differently to management plans and disturbance such as environmental contamination and land-use change. The analytical approach can be extended to other freshwater recreational species that also lack of catch data. The approach could also be useful in developing population assessments with erroneous catch data or be used as a model sensitivity scenario to verify traditional models even when catch data are available.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».