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Enregistrement W7133272313

Fraser Sockeye run size determination

2025· other· en· W7133272313 sur OpenAlexfundno 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 · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésEscapementStock (firearms)Stock assessmentEstimationProcess (computing)Documentation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postseason run size estimates for Fraser Sockeye stocks are used to forecast future returns, report exploitation rates and en route mortality estimates, and conduct stock assessments. Run sizes for most Pacific salmon stocks are the sum of catch and spawning escapement estimates; Fraser Sockeye is unique in that it also includes estimates of stock-specific en route mortality that have accounted for adverse environmental and biological conditions. Stock-specific estimates of en route mortality for Fraser Sockeye have been increasing and can often exceed catch and occasionally spawning escapement in overall contribution to run size calculations. The current Fraser Sockeye postseason run size determination process, ongoing since 2009, is designed to improve postseason run size estimates by incorporating stock-specific en route mortality and scrutinizing the main components of the run size process—catch, spawning escapement, and en route mortality. An in-depth documentation and review of the process used to estimate postseason stock specific run sizes was provided with a focus on catch, escapement, and en route mortality, as well as uncertainty and input sensitivity in component error. Recommendations for improvements to the current stock-specific run size estimation process and guidance on use of the data sets generated by this process were provided. Major recommendations include the following: simplify the overall postseason run size structure; update the visual survey estimates to improve accuracy of spawning escapements; receive consistent and timely reporting of catch from all fisheries that have a reasonable potential to intercept Fraser Sockeye; update and extend en route mortality models to include all evaluated stocks; and work to quantify uncertainty in all inputs and outputs. A summary table of recommendations was developed along with evaluation criteria to assist with prioritization based on different end user objectives. Quantifying and reducing the uncertainty in run size components will support credibility for downstream uses, including exploitation rate and productivity analyses, and for estimating the impact of en route mortality. The postseason run size and its component data sets should be used for postseason evaluations of run size, exploitation rates, and productivity, as well as forecasting and assessments supporting long-term planning. At present, they should not be used for evaluations of in-season management or evaluations requiring underlying daily estimates. Large bias and imprecision of some stock-specific run size components and their derivatives require additional scrutiny for use (e.g., exploitation rates for small stocks). Better understanding and quantification of en route mortality will also support the Department’s recovery and rebuilding plans for Fraser Sockeye and other salmon populations, especially given the expected increased frequency of extreme migration conditions and reductions in catch and/or spawning escapements.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,010

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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