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Enregistrement W4300563348 · doi:10.47886/9781934874110.ch31

Pacific Salmon: Ecology and Management of Western Alaska’s Populations

2009· book-chapter· en· W4300563348 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Fisheries Society eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisherySubsistence agricultureFisheries managementOncorhynchusEscapementGeographyStock (firearms)Fish stockFish <Actinopterygii>FishingBiologyAgricultureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

&lt;em&gt;Abstract.&lt;/em&gt;—The most abundant salmon of the Yukon River is chum salmon &lt;em&gt;Oncorhynchus keta, &lt;/em&gt;which make annual spawning runs from the Bering Sea up the Yukon River, traversing more than 1300 river miles across Alaska into Yukon Territory in Canada. Genetically distinct summer and fall runs exist and these runs are differentiated into stocks by timing of migration and by spawning river. The fall-run stocks are harvested from mid-July through early October and most Yukon River fisheries occur on a mixture of populations or stocks. This paper provides descriptions of fall chum salmon life history, the Yukon River fishery and its management, changes in stock abundance over time, and harvest. Six fisheries occur for fall-run chum salmon: subsistence, personal use, aboriginal, domestic, sport, and commercial. Subsistence fisheries in Alaska are comparable to aboriginal fisheries in Canada, as are personal use, sport, and domestic fisheries. The fisheries use a variety of gear including gillnets and fish wheels. Jurisdictionally, management requires cooperation among state, federal, and international organizations during both the ocean and river phases of the salmon life history. The goal of management is to regulate the harvest of commercial and traditional-use fisheries to provide an adequate number of fish for spawning (escapement) to ensure the reproduction of the next generation, and to sustain Alaskan and Canadian fisheries. Subsistence and aboriginal fisheries have priority over other fisheries in allocation of harvest. Regulations are used to control how many fish are caught through restrictions on effort, fishing efficiency, and the scheduling of where, when, and how long fishery openings will be allowed. Over the period 1974–2008, the largest runs of fall chum salmon occurred in 1975, 1995, and 2005 (&gt; 1.47 million fish) and smallest runs occurred in 1999, 2000, and 2001 &lt; 334,000 fish). Odd-year runs tend to be larger than even-year runs. The run failures of 1998–2002 were followed by increased run numbers in 2003–2008. Primary variables that influence the total run of fall chum salmon are the spawning success of previous generations, natural variability in marine and freshwater survival due to climatic and oceanographic processes, and fishery harvests in both marine and freshwater. Salmon escapement numbers typically emulated total run estimates. Every river monitored had low estimated escapements from 1998–2002. From 1974–2008, total harvest of fall chum salmon in Alaska (average 291,982 fish) exceeded Canadian harvests (average 20,314 fish) by an order of magnitude. Some lessons learned from management of this fishery are offered that may be applicable to other fisheries: stakeholder involvement is critical to effective harvest management; rapid, effective information sharing is a requirement for fast-paced, in-season decision-making; limited entry alone did not control harvest; and some things that make management difficult just cannot be changed!

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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