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Record W7133278608

Estimations de points de références biologiques pour le stock de saumon chinook du cours principal du fleuve Yukon

2022· other· fr· W7133278608 on OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStock (firearms)Cote d ivoireEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Conscient de la longue période pendant laquelle le saumon chinook du fleuve Yukon d’origine canadienne a été géré en vertu d’un objectif d’échappée provisoire, le Comité du fleuve Yukon a cherché à explorer la possibilité d’établir un objectif d’échappée fondé sur la biologie pour l’ensemble des stocks de saumons chinooks d’origine canadienne, à l’exclusion du bassin versant de la rivière Porcupine. Comme première étape de ce processus, le CTM a entrepris une analyse et un examen quantitatifs des données disponibles afin d’estimer la taille et la productivité de la remonte du saumon chinook d’origine canadienne. Les points de repère biologiques couramment utilisés, et leurs incertitudes, ont été estimés à partir d’une reconstitution intégrée de la remonte et d’un modèle géniteur-recrutement ajusté aux données couvrant la période 1981-2019 provenant de divers projets d’évaluation qui évaluent l’abondance en rivière, les captures, les échappées dans les affluents, les proportions de stocks et la composition selon l’âge. La taille du stock à l’équilibre (SEQ) a été estimée à 111 131 (intervalle de crédibilité à 95 % et médiane a posteriori de 81 595 à 252 704), l’abondance des géniteurs prévue pour optimiser le rendement maximal durable (SRMD) a été estimée à 43 364 (29 764-97 664) et l’abondance des géniteurs prévue pour maximiser le recrutement (SMSR) a été estimée à 70 834 (40 638 à 192 642). Le SGen n’a pas été estimé pour le complexe de stocks, car il n’est pertinent qu’à l’échelle des populations. Les inférences sur le rendement et le recrutement attendus pour une future plage d’échappées de géniteurs ainsi que les profils de probabilité ont été estimés pour éclairer les décisions de gestion à venir (figure 4). Ces analyses fournissent une base quantitative sur laquelle on peut s’appuyer pour élaborer une recommandation d’objectif d’échappée global pour le stock canadien, mais elles n’en prescrivent pas. Les principales considérations lors de l’élaboration d’un objectif d’échappée comprennent la définition de ses objectifs et du contexte décisionnel, l’identification de l’ampleur du risque acceptable de ne pas atteindre les objectifs fixés, et l’identification des principales incertitudes et des compromis pour aider à fonder le degré de précaution à prendre lors de l’établissement d’un objectif d’échappée face à une information imparfaite. L’âge à maturité des saumons chinooks femelles et, dans une moindre mesure, la proportion de femelles dans la population de géniteurs, ont diminué au fil du temps (figure 5). Puisque le rendement reproductif attendu par géniteur est une fonction de ces quantités, on a estimé que la prise en compte de ces caractéristiques provoquait une augmentation moyenne de l’abondance de géniteurs prévue pour optimiser le rendement (SRMD) ou le recrutement (SMSR) pouvant aller jusqu’à 14 % et 22 %, respectivement, au cours des dernières années par rapport aux résultats de base. Dans un domaine de recherche émergent, ces résultats représentent une première tentative de prendre en compte les changements démographiques dans le temps pour ce complexe de stocks et ont été identifiés comme un axe de travail futur. Les incertitudes dans les repères estimés découlent, en partie, des difficultés à évaluer avec précision l’abondance totale de la remonte, la capture et l’échappée pour l’ensemble des stocks canadiens. Ces difficultés comprennent les biais potentiels découlant des éléments suivants : prises accessoires dans les pêches marines, contributions des écloseries, contributions d’autres stocks canadiens (rivière Porcupine), incertitude quant aux captures américaines et canadiennes, mortalité en route non comptabilisée et mortalité avant la fraie (tableau 2). Les incertitudes supplémentaires comprennent la forme structurelle de la relation supposée entre la fraie et le recrutement et l’échelle spatiale à laquelle les processus tels que la dépendance à la densité se produisent, ce qui peut influencer l’estimation des repères biologiques. Les principales incertitudes liées à la pertinence des repères en matière de gestion comprennent les risques biologiques des objectifs d’échappées globales pour les populations individuelles composant l’ensemble des stocks canadiens, les changements d’origine climatique (p. ex., la température, le moment des crues nivales, la couverture de glace de mer, les maladies, les changements de régime) et la démographie évolutive dans le temps qui pourraient faire en sorte que le passé ne soit plus un bon prédicteur de l’avenir. Ces travaux bilatéraux entre les États-Unis et le Canada fournissent une nouvelle base d’information qui devrait rapporter des dividendes et contribuer à un large éventail d’applications de recherche et de gestion qui ne seraient pas possibles autrement. Les principales recommandations pour les travaux futurs comprennent : les conséquences des changements dans la qualité des échappées, la prise en compte des risques biologiques pour les populations individuelles, l’évaluation des stratégies de gestion pour évaluer la capacité des stratégies de gestion de substitution à atteindre un large éventail d’objectifs dans le système, et la recherche sur les facteurs et l’ampleur de la mortalité en route et leurs conséquences pour les avis de gestion.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.632
Threshold uncertainty score0.731

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
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