Genetic Stock Identification Reveals That Angler Harvest Is Representative of Cryptic Stock Proportions in a High-Profile Kokanee Fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimating fishery harvest and spawning escapement (spawning stock size) are critical components of fisheries management; however, they can be particularly challenging to measure in systems where visually indistinguishable, but reproductively isolated populations mix within a single fishing area. Genetic stock identification is a common tool used in such mixed-stock fisheries to improve estimates of spawning escapement and productivity; however, there are few references for management applications, particularly for inland recreational fisheries. The kokanee Oncorhynchus nerka population in Wood Lake, British Columbia, is a highly productive and valuable mixed-stock fishery that includes two reproductively distinct ecotypes: shore- and stream-spawning. Enumeration of shore-spawning kokanee is logistically challenging, as the spawning population is not confined to a defined area or depth like stream-spawners. Here, we combined in-lake sampling (angler harvest and age-0 trawl samples) over a 9-year period (2008–2016) with genetic stock identification and Bayesian statistics to develop a new method for enumerating shore-spawning kokanee. Our results suggest that angler-harvested kokanee are representative of the spawner age structure and stock proportions. Therefore, we used the angler harvest sample combined with known stream-spawner escapement to reconstruct the shore-spawner escapement time series. Shore-spawner abundance varied between 2,040 spawners and 13,460 spawners across years, which is over four times that previously predicted using the peak estimate of visual survey counts. Our results demonstrate the recovery of both the shore- and stream-spawning kokanee in Wood Lake following a well-documented crash in 2011 and suggest that a larger harvestable surplus is available for this high-value kokanee fishery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».