A generalized application of the catch-curve regression with comparisons of adult mortality and year-class strength between hatchery-stocked and wild-reared lake trout in US waters of Lake Huron
Notice bibliographique
Résumé
The recently developed approach to estimating the instantaneous total mortality of coded-wire-tagged lake trout ( Salvelinus namaycush) is generally applicable to catch-at-age data. We further formalized the technique to objectively incorporate the year-class and year effects into the model structure of catch-curve regression. We used this new method to compare adult mortality and year-class strength between the hatchery-stocked and wild-reared lake trout in US waters of Lake Huron, one of the Laurentian Great Lakes. Model comparisons showed no difference in adult mortality between the hatchery-stocked and wild-reared lake trout. Based on 95% confidence intervals, the estimate of adult mortality using the simple catch-curve regression with average number-at-age was not statistically different from the estimate using the linear mixed model with individual number-at-age of multiple year-classes and sampling years. The linear mixed model, however, also quantified lake trout year-class strength and indicated that since 2003, the increases in recruitment of wild-reared lake trout did not fully compensate for the rapid declines in recruitment of hatchery-stocked lake trout in Lake Huron.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».