Bayesian integrated survey-based assessments: an example applied to North Sea herring (<i>Clupea harengus</i>) survey data
Notice bibliographique
Résumé
Stock assessments that use only fisheries independent data have been developed from a number of different standpoints over the last 15 years. While the ability of such stock assessments to avoid the use of potentially compromised or hard to interpret commercial data or making certain assumptions that are common to traditional assessments has been established, little has been made of their potential for detecting and estimating complex mortality trends over time or their potential utility in survey-based management procedures. Using North Sea herring ( Clupea harengus ) data as an example, a Bayesian survey-based assessment method that is able to estimate all the key population variables is detailed. However, survival probability, and not fishing mortality that is conditional on natural mortality, is the key parameter. Reversible jump Markov chain Monte Carlo routines were developed to explore the range of ages over which survival separates into year and age effects (a common assumption in many stock assessments). Post hoc estimates of natural mortality suggest that changes over years and ages may have occurred in relativity to historic levels. The derivation of reference points based on survival probability and surplus biomass production are detailed as proxies for more common F-based reference points. The potential role for the outputs of such assessments in a management procedure sense is discussed.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».