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Enregistrement W4387637057 · doi:10.1111/jfb.15586

Estimating multiple years, tributary‐specific, and overall Atlantic salmon smolt abundance in a large Canadian catchment using capture–mark–recapture experiments

2023· article· en· W4387637057 sur OpenAlexafffundabout
Guillaume Dauphin, Carole‐Anne Gillis, Gérald Chaput

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésSalmoTributaryMark and recaptureFisheryFish migrationEscapementAbundance (ecology)PopulationWatershedEnvironmental scienceBiologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population monitoring of Atlantic salmon (Salmo salar L.) abundance is an essential element to understand annual stock variability and inform fisheries management processes. Smolts are the life stage marking the transition from the freshwater to the marine phase of anadromous Atlantic salmon. Estimating smolt abundance allows for subsequent inferences on freshwater and marine survival rates. Annual abundances of out-migrating Atlantic salmon smolts were estimated using Bayesian models and an 18-year capture-mark-recapture time series from two to five trapping locations within the Restigouche River (Canada) catchment. Some of the trapping locations were at the outlet of large upstream tributaries, and these sampled a portion of the total out-migrating population of smolts for the watershed, whereas others were located just above the head of tide of the Restigouche River and sampled the entire run of salmon smolts. Due to logistic and environmental conditions, not all trapping locations were operational each year. Additionally, recapture rates were relatively low (<5%), and the absolute number of recaptures was relatively few (most often a few dozen), leading to incoherent and highly uncertain estimates of tributary-specific and whole catchment abundance estimates when the data were modeled independently among trapping locations and years. Several models of increasing complexity were tested using simulated data, and the best-performing model in terms of bias and precision incorporated a hierarchical structure among years on the catchability parameters and included an explicit spatial structure to account for the annual variations in the number of sampled locations within the watershed. When the best model was applied to the Restigouche River catchment dataset, the annual smolt abundance estimates varied from 250,000 to 1 million smolts, and the subbasin estimates of abundance were consistent with the spatial structure of the monitoring programme. Ultimately, increasing the probabilities of capture and the absolute number of recaptures at the different traps will be required to improve the precision and reduce the bias of the estimates of smolt abundance for the entire basin and within subbasins of the watershed. The model and approach provide a significant improvement in the models used to date based on independent estimates of abundance by trapping location and year. Total abundance and relative production in discrete spawning, nesting, or rearing areas provide critical information to appropriately understand and manage the threats to species that can occur at subpopulation spatial scales.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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