Bayesian hierarchical modeling of seven years of inter-stage survival rates of wild Atlantic salmon smolt and post-smolt from three rivers of eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author. Mortality of Atlantic salmon post-smolt has been assumed to be highest in the first few months of migration at sea due to their small body size and the stress associated with acclimation to the marine environment. We report on research undertaken to estimate the location and timing of mortality of smolt during the first 2 months at sea. More than 1,700 wild Atlantic salmon smolt from three rivers of the Gulf of St. Lawrence (Canada) were acoustically tagged and released from 2003 to 2013. Acoustic arrays were first installed and monitored at the head of tide of each river, and at the exit of these rivers to the Gulf of St. Lawrence. In 2007 an array became fully operational in the Strait of Belle Isle (SoBI), the Gulf of St. Lawrence exit leading to the Labrador Sea, about 800 km from the point of smolt release. A Bayesian state-space model variant of the Cormac-Jolly-Seber model was used to disentangle the imperfect detection of tagged smolt on the acoustic arrays from apparent survival during their out migration. The model reduced uncertainty in expected values of the annual and river specific detection probabilities at the head of tide and bay exit arrays, however, it was not possible to independently resolve the detection probabilities at the SoBI array and the probability of survival through the Gulf of St. Lawrence. This telemetry research provides useful guidance in the design of such experiments and the treatment of data.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».