Characterizing Uncertainty in Fish Stock Assessments: the Case of the Southern New England–Mid‐Atlantic Winter Flounder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The reauthorization of the Magnuson–Stevens Act requires specification of scientific uncertainty associated with stock assessments. The scientific uncertainty associated with stock assessments of southern New England–mid‐Atlantic winter flounderPseudopleuronectes americanusis considered as a case study. Focus is placed upon the uncertainties associated with the assumptions, assertions, and choices (AACs) made in the stock assessment analysis. Two classes of AACs are discussed. The first class involves AACs that characterize the population dynamics of the stock; these AACs include the unit stock assumption, the problem of dealing with retrospective patterns, the method of averaging fishing mortality across cohorts to yield an annual value for fishing mortality, and the equilibrium structure of the stock. The second class of AACs is related to the choice of methods used to determine whether the stock is overfished; these AACs involve focusing on the maximum sustainable yield (MSY) proxy rather than MSY per se to determine overfishing levels. The MSY proxy approach is discussed and compared with heuristic calculations of the MSY approach. Arbitrary choices of instantaneous natural mortality and percent maximum spawning potential in the analysis can lead to an arbitrary decision on whether or not the stock is overfished. We conclude that there is considerable scientific uncertainty on the status of the southern New England–mid‐Atlantic winter flounder stock. The uncertainty identifies critical unknowns in winter flounder population dynamics.
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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 | 0,021 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».