Genetic stock composition analysis of Chum salmon bycatch from the 2013 Bering Sea Walleye pollock trawl fishery
Notice bibliographique
Résumé
A genetic analysis of chum salmon (Oncorhynchus keta) bycatch from the 2013 Bering Sea walleye pollock (Gadus chalcogrammus) trawl fishery was undertaken to determine the overall stock composition of the sample set. Samples were genotyped for 11 microsatellite markers and results were estimated using the current chum salmon microsatellite baseline. Since 2011, genetic samples from the chum salmon bycatch were collected systematically to reduce sample biases that may exist in collections from previous years. In 2013, one genetic sample was collected for every 30.3 chum salmon caught in the 99.8% of the mid water trawl fishery that was sampled. Evaluation of sampling based on time, location, and vessel indicated that the genetic samples were representative of the total bycatch. Based on the analysis of 3,880 chum salmon bycatch samples collected throughout the 2013 Bering Sea trawl fishery, the North east Asia stocks dominated the sample set ( 45 %); moderate contributions came from Southeast Asia (15 %), Eastern Gulf of Alaska (GOA)/Pacific Northwest (PNW) (15%), and Western Alaska (18%) stocks, and smaller contributions came from Upper/Middle Yukon River (6 %) and Southwest Alaska (1%) stocks. The regional stock estimates for the 2013 chum salmon bycatch were similar to those for the 2012 bycatch, but differed significantly from estimates for other years, especially for the Asian and the Eastern GOA/PNW regions. There were significant spatial differences in stock distribution with the South east Asia contribution higher in the northwestern U.S. waters of the Bering Sea than in the southeastern Bering Sea, and the Eastern GOA/PNW contribution highest in the easternmost area sampled in the southeastern Bering Sea. Analysis of temporal strata revealed changes in stock composition during the course of the fall "B" season with increasing contribution of Northeast Asia stocks, decreasing contribution of Eastern GOA/PNW stocks, and variable contribution from Southeast Asia and Western Alaska.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».