Modelling stock dynamics in the southern Benguela ecosystem for the period 1978–2002
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An ecosystem model of the southern Benguela was fitted to available time-series data for the period 1978–2002, to explore how changes in target fish populations in this ecosystem can be attributed to feeding interaction terms and population control patterns, the impact of fishing, and environmental forcing. Fishing patterns were estimated to explain only 2–3% of the variability in the time-series, whereas an estimated productivity forcing pattern applied to phytoplankton explained 4–12% of the variance represented by the sum of squares. Model settings describing prey vulnerability to their predators could explain around 40% of the variability in the time-series. Modelled stock dynamics in the southern Benguela ecosystem more closely represent observed timeseries when wasp-waist control by small pelagic fish is simulated. Overall, model simulations suggest that almost half the variance in the time-series can be explained based on a combination of fishing, vulnerability settings and productivity patterns. Variation in mortalities and prey preferences over time, as well as model fits in relation to available effort series, are discussed. The study advances a model with improved parameterization and credibility to assist with an ecosystem approach to South African fisheries management. Keywords: ECOSYSTEM MODELLINGENVIRONMENTAL FORCINGFISHING PATTERNSSOUTHERN BENGUELASTOCK DYNAMICSWASP-WAIST
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».