Applying Bayesian spatiotemporal models to fisheries bycatch in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and reducing the incidence of accidental bycatch, particularly for vulnerable species such as sharks, is a major challenge for contemporary fisheries management. Here we establish integrated nested Laplace approximations (INLA) and stochastic partial differential equations (SPDE) as two powerful tools for modelling patterns of bycatch through time and space. These novel, computationally fast approaches are applied to fit zero-inflated hierarchical spatiotemporal models to Greenland shark (Somniosus microcephalus) bycatch data from the Baffin Bay Greenland halibut (Reinhardtius hippoglossoides) gillnet fishery. Results indicate that Greenland shark bycatch is clustered in space and time, varies significantly from year to year, and there are both tractable factors (number of gillnet panels, total Greenland halibut catch) and physical features (bathymetry) leading to the high incidence of Greenland shark bycatch. Bycatch risk could be reduced by limiting access to spatiotemporal hotspots or by establishing a maximum number of panels per haul. Our method explicitly models the spatiotemporal correlation structure inherent in bycatch data at a very reasonable computational cost, such that the forecasting of bycatch patterns and simulating conservation strategies becomes more accessible.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».