An individual-based modeling approach to spawning-potential per-recruit models: an application to blue crab (<i>Callinectes sapidus</i>) in Chesapeake Bay
Notice bibliographique
Résumé
An individual-based modeling approach to estimate biological reference points for blue crabs (Callinectes sapidus) in Chesapeake Bay offered several advantages over conventional models: (i) known individual variation in size and growth rate could be incorporated, (ii) the underlying discontinuous growth pattern could be simulated, and (iii) the complexity of the fishery, where vulnerability is based on size, shell status (e.g., soft, hard), maturity, and sex could be accommodated. Across a range of natural mortality (M) scenarios (0.3751.2·year1), we determined the exploitation fraction (µ) and fishing mortality (F) that protected 20% of the spawning potential of an unfished population, the current target. As M increased, µ20% and F20% decreased. Assuming that M = 0.9·year1, our models estimated µ20% = 0.45, which is greater than field-based estimates of µ in 64% of the years since 1990. Hence, the commercial fishery has likely contributed to the recent population decline in Chesapeake Bay. Comparisons of our results with conventional per-recruit approaches indicated that incorporating the complexity of the fishery was the most important advantage in our individual-based modeling approach.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».