Size and timing of hatchery releases influence juvenile-to-adult survival rates of British Columbia Chinook (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>) and coho (<i>Oncorhynchus kisutch</i>) salmon
Notice bibliographique
Résumé
Salmon hatcheries are management tools intended to stabilize declining abundance in salmon populations and sustain salmon fisheries. One key area of uncertainty is how hatchery release practices influence juvenile-to-adult survival. Data quality and quantity vary considerably among hatcheries making it difficult to assess the role of release practices. Using a Bayesian hierarchical approach, we analyzed releases and recoveries of Chinook ( Oncorhynchus tshawytscha; 21 hatcheries) and coho ( Oncorhynchus kisutch; 16 hatcheries) salmon in British Columbia from 1972 to 2017. Higher survival rates were associated with increasing weights-at-release, earlier releases of Chinook salmon, and later releases of coho salmon. The addition of environmental (sea surface temperature, Pacific Decadal Oscillation), and predator (harbour seals, killer whales) covariates did not improve model performance relative to models that used year effects to account for declines in survival and interannual variability in ocean conditions. Optimizing release practices could increase returns by 6%–245% for Chinook salmon and 5%–160% for coho salmon based on median posterior estimates for each hatchery. With these results, a large-scale adaptive management approach could be implemented to test our understanding of release practice–survival relationships and evaluate cost–benefit trade-offs.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».