Modeling of the spatial distribution of Pacific spiny dogfish (<i>Squalus suckleyi</i>) in the Gulf of Alaska using generalized additive and generalized linear models
Notice bibliographique
Résumé
The Pacific spiny dogfish (Squalus suckleyi) is a common bycatch species in the Gulf of Alaska. Their spatial distribution is poorly understood, as most catch is discarded at sea. We analyzed spiny dogfish spatial distribution from fishery-dependent and -independent observations of longline gear between 1996 and 2008 using generalized additive and generalized linear models. Poisson, negative binomial, and quasi-Poisson error structures were investigated; the quasi-Poisson generalized additive model fit best. Models showed that spiny dogfish catches were concentrated east of Kodiak Island in waters ≤100 m deep. Results facilitate design of future spiny dogfish assessment surveys and identification of areas in which to focus at-sea observations for fishing mortality estimation, and provide the basis for first-ever designation of spiny dogfish essential fish habitat, despite US legal requirements for essential fish habitat designations since 1996. Identified areas of high bycatch may expedite spatial management by indicating areas in which directed spiny dogfish fisheries could be focused or, conversely, areas in which heightened conservation and catch accounting efforts would be most effective to prevent overfishing of this long-lived, late-maturing species.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».