Effects of individual quotas on catching efficiency and spawning potential in the Alaska sablefish fishery
Notice bibliographique
Résumé
Individual fishery quota (IFQ) management eliminates the race for fish and may improve economic efficiency, conservation, and safety in fisheries. Empirical information documenting these effects is limited, even though IFQs have been used since the late 1970s. We analyzed fishery data from the Alaska sablefish (Anoplopoma fimbria) longline fishery, which came under IFQ management in 1995. We compared the fishery data with fishery-independent survey data, which acted as a control to separate annual changes in population demographics from changes due to IFQ management. We found that IFQ management increased fishery catch rate and decreased harvest of immature fish. Catching efficiency increased 1.8 times with the change from an open-access to an IFQ fishery. The improved catching efficiency of the IFQ fishery reduced variable costs to catch the quota from 8 to 5% of landed value, a savings averaging $3.1 million US annually. Decreased harvest of immature fish improved the chance that individual fish will reproduce at least once. Spawning potential of sablefish, expressed as spawning biomass per recruit, increased 9% for the IFQ fishery. Switching from the open-access fishery's race for fish to IFQs provided two clear benefits that should be considered when evaluating management options for other open-access fisheries.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».