Using confidence intervals to estimate the response of salmon populations (Oncorhynchus spp.) to experimental habitat alterations

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Abstract:

There is considerable uncertainty about the effectiveness of fish habitat restoration programs, and reliable monitoring programs are needed to evaluate them. Statistical power analysis based on traditional hypothesis tests are usually used for monitoring program design, but here we argue that effect size estimates and their associated confidence intervals are more informative because results can be compared with both the null hypothesis of no effect and effect sizes of interest, such as restoration goals. We used a stochastic simulation model to compare alternative monitoring strategies for a habitat alteration that would change the productivity and capacity of a coho salmon (Oncorhynchus kisutch) producing stream. Estimates of the effect size using a freshwater stock–recruit model were more precise than those from monitoring the abundance of either spawners or smolts. Less than ideal monitoring programs can produce ambiguous results, which are cases in which the confidence interval includes both the null hypothesis and the effect size of interest. Our model is a useful planning tool because it allows the evaluation of the utility of different types of monitoring data, which should stimulate discussion on how the results will ultimately inform decision-making.

Il existe beaucoup d'incertitude au sujet de l'efficacité des programmes de restauration des habitats de poissons et il est nécessaire d'avoir des programmes fiables de surveillance pour les évaluer. On utilise généralement des tests statistiques de puissance basés sur des hypothèses traditionnelles pour élaborer les programmes de surveillance; nous pensons que des estimations de l'amplitude des effets et des intervalles de confiance correspondants donnent de meilleurs renseignements, parce que ces résultats peuvent être comparés aussi bien à une hypothèse nulle d'absence d'effet qu'à l'amplitude des effets souhaitée dans, par exemple, des objectifs de restauration. Nous utilisons un modèle de simulation stochastique pour comparer plusieurs stratégies de rechange de surveillance dans le cadre d'un programme d'altération de l'habitat pour changer la productivité et la capacité de support d'un cours d'eau à saumons coho (Oncorhynchus kisutch). Les estimations de l'ampleur des effets à partir d'un modèle stock–recrutement d'eau douce sont plus précises que celles obtenus par le relevé de l'abondance des reproducteurs ou de celle des saumoneaux. Les programmes de surveillance imparfaits peuvent donner des résultats ambigus, dans le cas où les intervalles de confiance contiennent à la fois l'hypothèse nulle et l'amplitude des effets désirée. Notre modèle est un outil avantageux de planification parce qu'il permet d'évaluer l'utilité des différentes sortes de données de surveillance, ce qui devrait permettre une discussion sur la manière dont les résultats affecteront en bout de compte la prise de décisions.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: December 1, 2005

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  • Published continuously since 1901 (under various titles), this monthly journal is the primary publishing vehicle for the multidisciplinary field of aquatic sciences. It publishes perspectives (syntheses, critiques, and re-evaluations), discussions (comments and replies), articles, and rapid communications, relating to current research on cells, organisms, populations, ecosystems, or processes that affect aquatic systems. The journal seeks to amplify, modify, question, or redirect accumulated knowledge in the field of fisheries and aquatic science. Occasional supplements are dedicated to single topics or to proceedings of international symposia.
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