A species-specific catchability model to partition hydroacoustic total salmon counts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Fisheries sonar systems can yield accurate and precise total fish counts but cannot unambiguously differentiate fish species with similar or overlapping size and target-strength distributions. To obtain species-specific abundances for the management of fisheries of individual species, the total fish count produced by an acoustic system must be partitioned into abundances of individual species by test-fishing-based species composition methods. However, species composition estimates based on traditional models for catch-per-unit-effort (CPUE) data can be biased due to differences in swimming speed, body size, and spatial distributions between fish. The objective of this study is to establish a generalized CPUE model linking the catch data with the underlying compositions of fish species that display unequal catchabilities and saturation levels to fishing nets. Methods We propose a relationship between CPUE and fish abundance through a multispecies disc function model that is linear at low abundances but predicts gear saturation, with initial slope (catchability) that varies with fish species. Fitting this model to historical CPUE data yields maximum-likelihood estimates of species-specific catchabilities and saturation factors for the model. The CPUE-based species estimates (likely biased) are treated as an input to the derived model to obtained corrected species estimates. Results The generalized CPUE model was applied to acoustic counts of Pacific salmon returning to the Fraser River in British Columbia from 2008–2018 seasons acquired at two acoustic fish-counting sites on the lower river. The model resulted in substantial corrections for abundance estimates for Sockeye Salmon Oncorhynchus nerka, Pink Salmon O. gorbuscha, and Chinook Salmon O. tshawytscha. Chinook Salmon showed severe gear saturation that led to downward bias in abundance estimates even after correcting for saturation effects. Conclusions Our study showed that for a gill-net-based test fishery operation, Pink Salmon had a lower catchability estimate than Sockeye Salmon with a relative catchability of 40−50%, whereas Chinook Salmon’s relative catchability was in the range of 300−400%. These unequal catchabilities must be taken into account when partitioning total acoustic salmon count using CPUE data to avoid the deflation of abundances of Pink Salmon and the inflation of Chinook Salmon.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».