Developing a Bayesian mark-recapture modelling framework to inform stock recovery and rebuilding strategies for long-lived, anadromous species
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.The slow growth and late maturation of sturgeons make their populations highly susceptible to depletion from exploitation. Their anadromous life history also makes them vulnerable to modifications of the rivers in which they spawn and feed. These factors are responsible for the severe depletion of populations of most sturgeon species throughout their range. Mark-recapture methods provide a suitable tool for the assessment of population abundance and estimation of key population dynamics parameters and fishery-specific mortality rates, all of which are prerequisites for stock rebuilding and conservation. White sturgeon (Acipenser transmontanus) in the Fraser River, British Columbia supported a commercial fishery which saw peak catches of over 500 tonnes at the end of the nineteenth century; by the 1960s the commercial catch was in the range 4 to 25 tonnes annually. The federal Department of Fisheries and Oceans Canada (DFO) placed a moratorium on commercial harvest in 1994, since when catch-and-release sport fishing regulations have been in force. This paper describes a Bayesian mark-recapture model of PIT (passive integrated transponder) tags in the recreational fishery for Fraser River white sturgeon. The Bayesian approach allows incorporation of empirical estimates of the PIT tag reporting rates and probabilistic estimation of age-class specific mortality rates, catchability coefficients and seasonal movement rates; posterior distributions for these parameters can be used as inputs to an age-structured population dynamics model. This will ultimately be used within a decision analytic framework to facilitate stock rebuilding and develop area-based management tools for the conservation of Fraser River white sturgeon.
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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».