Modelling the effects of variation in growth, recruitment, and harvest on lake sturgeon population viability and recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regulatory agencies and fisheries managers tasked with implementing recovery plans for endangered species must frequently make decisions based on limited data, while also considering general uncertainty associated with prediction. Population viability analysis (PVA) is a modelling tool that is particularly useful for long‐lived species and can be applied even in the absence of robust estimates of life history parameters. As empirical data are accumulated over time, PVA inputs, model structure, and parameter estimates can be refined to increase model realism and accuracy. Since the first iterations of lake sturgeon (Acipenser fulvescens) PVA were run, approximately 15 years ago, based on conservative inputs for Canadian population units, important empirical data have accumulated from a variety of river systems that the species inhabits. Erratic recruitment patterns have been revealed, juvenile survival has been determined to be higher than initially believed, and growth rates have been found to vary by habitat (river) type. Exploiting an improved biological understanding of the species, somatic growth models derived from three well‐studied lake sturgeon populations were used to examine the effects of recruitment variability and incremental levels of adult harvest (mortality) on the probability of population recovery and risk of population decline. A total of 110 PVA scenarios (with 1,000 replicates per scenario) were run for each of the three somatic growth models (slow, medium, and fast). The PVA results suggest that the recovery potential for lake sturgeon populations may be higher than previous models, based on conservative inputs, have indicated. A few scenarios resulted in recovery after 100 years, and nearly half of the scenarios resulted in recovery after 250 years. Similarly, the probability of decline for small populations was most sensitive to adult harvest, with little change in the number of scenarios resulting in decline at the time points of 100, 250, and 500 years. A worked example highlights how the targeted monitoring of both juvenile and adult life stages can be used to evaluate the recovery potential of more than one population and prioritize management initiatives, such as harvest reduction and stocking.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».