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Enregistrement W4301624077 · doi:10.47886/9781934874110.ch33

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

2009· book-chapter· en· W4301624077 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-clésFishingOncorhynchusChinook windAbundance (ecology)PopulationBiologyFisheryFisheries managementPopulation sizeEcologyRange (aeronautics)GeographyFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

&lt;em&gt;Abstract.&lt;/em&gt;—Selective fishing targets potential breeders with particular characteristics, hence, it can change a population in ways that affect its abundance and productivity. Chinook salmon &lt;em&gt;Oncorhynchus tshawytscha &lt;/em&gt;show a wide range of sizes and ages at adulthood and are exposed to fishing during much of their lives. Size-selective fishing can remove the largest and oldest individuals from a population. What is the role of fishing as a factor affecting size, and what are the genetic consequences of change in size for life history and viability? To address these questions for Chinook salmon in the Arctic-Yukon-Kuskokwim region of Alaska, evolutionary and demographic models of long-lived, large-bodied Chinook salmon are linked to assess the effects of two idealized fishing regimes on age-specific length, spawner abundance, and yield to the fishery. The lengths for fish of each age are treated as distinct but correlated traits. The models showed that a constant exploitation rate above a minimum fish size reduces abundance and yield within 100 years unless genetic variation for, and stabilizing natural selection on, length are sufficient to permit adaptation. Because lengths at age were correlated, fish in all age groups, including those under weak selection, responded to selection by declining in length, and abundance and yield both decreased. When fishing removed fish between a minimum and maximum size limit, fish increased in length during adaptation to fishing, and the population could achieve higher abundance after 100 years than that predicted by a non-genetic model. Under both fishing regimes, the population showed evidence of adaptation to fishing if length was heritable and natural selection on length was evident. Management intervention through aggressive reduction of exploitation rate allowed the population to eventually achieve or exceed pre-fishing abundances and stable catches in both regimes. When sufficiently strong and selective, fishing can cause fish size to evolve rapidly, with potential consequences for viability.

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

Citations69
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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