An Improved Method for the Estimation and Comparison of Mortality Rates in Fish from Catch-Curve Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Catch-curve analyses are routinely used to estimate instantaneous mortality (Z) in fish, and as the age-frequency data are often overdispersed, the application of a variance bias-correction factor has been recommended. The extensions of the Poisson generalized linear model (GLMPoisson) may, however, constitute a better alternative, as they model the variance (SE) in counts more adequately with their specific dispersion parameter for more accurate estimations and statistical comparisons. To test this idea, simulated age-frequency data generated under four dispersion scenarios were analyzed according to six currently available methods and compared with the results of a GLMPoisson and five of its extensions to evaluate each method-specific bias in Z ± SE estimates. Empirical age-frequency data from sampled Walleye Sander vitreus and Arctic Char Salvelinus alpinus populations in Québec, Canada, were then used to illustrate the applicability of our GLM-based method, which relies on the behavior of Pearson residuals to assess model adequacy and an information-theoretic approach for model selection. All analyses revealed that Z-estimates were generally accurate among the methods considered, except under the most likely situation of quadratic overdispersion met in ecological studies, for which only the negative binomial type 2 and the mean-parametrized Conway–Maxwell–Poisson (CMP) extensions were adequate to estimate both Z and its SE. Linearly overdispersed data were best modeled by the negative binomial type 1 and generalized Poisson (GLMGP) extensions; the GLMCMP and GLMGP were the most appropriate to model underdispersed data, whereas the GLMPoisson adequately modeled equi-dispersed data, similar to the Chapman and Robson (1960) method. Statistical comparisons of Z ± SE for grouping factors, such as year or site, were correctly achieved when the most adequate and statistically supported GLMPoisson extension was applied. Altogether, the proposed GLM-based method should help to circumvent the identified issues related to SE estimation for statistical inferences about mortality rates for fisheries management decision making.
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 | 0,014 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».