Visible Gill‐Net Injuries Predict Migration and Spawning Failure in Adult Sockeye Salmon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish that survive nontake fisheries interactions may subsequently die, a phenomenon that is generically termed “fisheries‐related incidental mortality” (FRIM). Gill nets, which typically asphyxiate fish and visibly damage their integument, inflict higher rates of FRIM than other commonly used gears. To better define FRIM associated with gill‐net encounters, an observational study coupled with biotelemetry measured migration survival and spawning success of a Sockeye Salmon Oncorhynchus nerka population during the final 45 km of their freshwater spawning migration (in 2014, 2015, and 2016). The daily prevalence of gill‐net injuries ranged from 0% to 80% of fish, resulting in an annual prevalence of 21–29% for females and 13–22% for males (over 3 years). Fish with visible gill‐net wounds had a 16% lower probability of completing their migration, and female fish with gill‐net wounds had an 18% lower probability of successfully spawning. As a result, the annual proportion of effective female spawners that died in the final 45 km of their migration due to gill‐net injuries was estimated to range from 3.8% to 9.9% (500 to 1,600 females). In addition, stray Sockeye Salmon from upriver populations commonly died at the tagging site, and visible gill‐net injuries were observed in half of those fish during a year with high mortality. If wild salmon populations continue to decline as climate change progresses, fisheries managers will be under greater pressure to minimize FRIM.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».