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Enregistrement W2951768022 · doi:10.1139/cjfas-2018-0467

Bias and consequences in attempts to estimate historical salmon abundance

2019· article· en· W2951768022 sur OpenAlexvenueno aff
Steven P. Cramer, Lucius K. Caldwell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceCalifornia Department of Fish and Wildlife
Mots-clésAbundance (ecology)OncorhynchusFishingFisheryEscapementPopulationEnvironmental scienceGeographyFish <Actinopterygii>EcologyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Status of salmon populations thought to be at risk is frequently evaluated by comparing estimated abundances in recent decades with approximations of peak abundance in the era when fisheries began. However, spawner escapements of Pacific salmon were generally not surveyed until 1950 or later, so most estimates of salmon abundance before 1950 have been derived from harvest data alone. We investigated historical data on Oregon Coast coho (Oncorhynchus kisutch) to test the reliability of such estimates. In the “Recovery Plan for Oregon Coast Coho” (prepared by National Marine Fisheries Service (NMFS) in 2016), coho abundance was estimated back to 1892 by assuming that in-river landings before 1950 represented a constant 40% of the population. The first mark–recapture studies enabling estimation of harvest rates were completed in the early 1950s, shortly after regulatory action in 1947 sharply curtailed harvesting of coho. We used annual data on fishing licenses sold and length of fishing seasons before 1950 as indices of harvesting effort to reconstruct harvest rates before 1947 and determined in-river landings were near 80%, twice the level postulated by the Recovery Plan. Thus, spawner escapements before 1947 were roughly 20% rather than the 60% of adult recruitment assumed in the Recovery Plan. Actual spawner counts during the first decade of surveys (1945–1955) indicated that coho abundance was much lower and the population trend was opposite of that estimated in the Recovery Plan. However, when spawner abundance was estimated by assuming in-river harvest rates were 80% before 1947, predicted trends in spawner abundance and ocean harvest rates aligned with those from the earliest decade of studies, enabling direct estimates of spawner abundance and ocean harvest rates. Further, the revised simulations indicate that Oregon Coast coho abundance during 1892–1956 probably varied within a range similar to recent decades. We find that use of landings data to speculate about historical salmon abundance is unreliable and can lead to recovery goals that are unattainable, errant interpretation of population limiting factors, and high investment in well-intentioned but misaligned recovery actions. Correct diagnosis of population trends and their causes is best attained with contemporary data for which both precision and accuracy can be validated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,184
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,435
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1840,435
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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