MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7133269946

Hatchery Chinook Salmon straying in Southern BC

2024· other· en· W7133269946 sur OpenAlexfundaboutno aff
Fisheries and Oceans Canada, Pêches et Océans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésHatcheryChinook windPopulationOtolithAquaculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hatchery-origin salmon provide significant socio-economic benefit as well as conservation value in some cases, but high levels of hatchery production can create fishery, ecological, and genetic risks for natural populations. The risks of hatchery-origin Chinook straying into non-natal rivers was the focus of this assessment. Straying was described from two distinct perspectives: from the populations in which strays originate, i.e., donor populations, and from the populations that receive them, i.e., recipient populations. This report describes first generation, hatchery-origin straying of 19 ocean-type populations and one stream-type Chinook Salmon population into non-natal rivers in Southern British Columbia using Coded Wire Tag (CWT) and otolith thermal mark data. Based on in-river samples, average hatchery donor stray rates were estimated at approximately 4% based on otolith thermal marks and 2% based on CWT samples. The donor stray rate to non-natal Conservation Units (CUs) was lower—less than 2% across populations and years—and was negligible between Stock Management Units (SMU). Lower stray rates from large hatchery releases can still result in a large magnitude of strays observed in smaller non-natal systems. Conuma Hatchery on the West Coast of Vancouver Island (WCVI) had a substantially higher donor stray rate; the highest among large-scale production hatcheries, which resulted in the greatest magnitude of strays to other rivers. Local and regional variability in environmental factors made separating their causal effect on stray rate from hatchery practices difficult. While the influence of hatchery practices from potential environmental factors were not statistically delineated in this work, the need for hatcheries to prioritize imprinting to reduce stray rates was emphasized. The contribution of strayed, hatchery-origin spawners (pHOSstray) in the escapement was identified as a metric to assess the impact of strays on natural-origin populations; observed values were compared to a 0.03 benchmark established for wild populations. Average pHOSstray was highest on the WCVI with most strays originating from Conuma Hatchery. Lower values, mostly below the 0.03 benchmark were observed on the East Coast of Vancouver Island (ECVI), and a negligible hatchery stray contribution was observed in Fraser River populations. Proportionate natural influence (PNI) is a metric used to evaluate and monitor the level of natural influence and genetic risk in integrated populations. On the WCVI, particularly in northern populations, PNI was low; ECVI had more populations with moderate to high PNI values; and the Fraser River contained many populations with consistently high PNIs. Genetic analysis indicated that genetic variation remained consistent for the three major hatchery populations within the WCVI from 1985–2015. On the WCVI, genetic results indicated that hatchery populations contributed significantly to natural spawners and resulted in increased genetic homogenization among non-natal rivers. The persistence of natal genetic signals in WCVI rivers that have experienced some level of homogenization suggests that enhanced contribution management, using PNI, is important to preserve wild influence and associated genetic diversity. Withler et al. (2018) and US Hatchery Scientific Review Group (HSRG; 2009) publications indicated a need for the adaptive and scientifically defensible management of hatcheries. The results presented in this report support this view, and suggest that the inclusion of a stray management framework would support these principles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada→Travaux en français237 207→