A new likelihood for simultaneously estimating von Bertalanffy growth parameters, gear selectivity, and natural and fishing mortality
Notice bibliographique
Résumé
Gear selectivity and the cumulative effects of size-selective fishing produce bias in the length-at-age samples used to estimate the von Bertalanffy growth parameters. In fished populations, fast-growing young fish and slow-growing old fish are overrepresented in sizeage samples. To account for such effects, we treated size-at-age observations as multinomial samples, with expected catches in each sizeage category dependent on growth parameters, growth variation, size selectivity, abundance at age, and the history of exploitation. Using simulated data sets, estimated growth parameters using the multinomial likelihood were unbiased when fishing mortality was not too high and the shape of the vulnerability function was correct. In contrast, estimated growth parameters using a least squares approach overestimated the metabolic growth coefficient (K) and underestimated mean asymptotic length (L∞). Models that do not explicitly account for the effects of fishing and size selectivity underestimated L∞ and overestimated K. We estimate growth parameters for northern pikeminnow (Ptychocheilus oregonensis) as an example of the method and document a stunted "pigmy" population with an L∞ of 175-mm fork length, attributing its small size to effects of high density and (or) a short growing season.
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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 | 0,013 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».