In-season harvest and effort estimates for the 2020 Kuskokwim River subsistence salmon fisheries during block openers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Management of the Kuskokwim River Chinook Salmon (Oncorhynchus tshawytscha) subsistence fishery has historically been conducted with minimal in-season harvest information. Because of this lack of information, it is challenging to make in-season management decisions regarding fishing opportunities to simultaneously achieve conservation and subsistence harvest objectives, particularly during years of weak Chinook Salmon runs. In response to an uncertain 2020 Kuskokwim River Chinook Salmon run, and given recent years with low returns, the United States Fish and Wildlife Service in collaboration with the Bering Sea Fishermen’s Association and the Orutsararmiut Native Council, collected data to produce in-season subsistence salmon harvest estimates from that portion of the mainstem Kuskokwim River within the boundaries of the Yukon Delta National Wildlife Refuge between and including the villages of Tuntutuliak and Akiak. Using methods developed and refined during 2016 – 2018, The author estimated the total subsistence salmon harvest in this area was 35,500 (95% CL: 29,310 – 42,470) during seven fishing opportunities between June 3 and June 24, 2020. Most salmon harvested were Chinook Salmon (23,210; 95% CL: 19,060 – 28,050), followed by Sockeye Salmon (O. nerka; 6,710; 5,170 – 8,380), and Chum Salmon (O. keta; 5,590; 4,120 – 7,350). Methodologies refined during this study will be useful to structure future efforts to estimate subsistence salmon harvests on the Kuskokwim River as well as other fisheries with similar characteristics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».