A voluntary reduction in the commercial catch of rock lobster <i>(Jasus edwardsii)</i> in a New Zealand fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We describe the development and application of a management procedure (decision rule) that resulted in a voluntary reduction in the commercial catch of spiny rock lobster ( Jasus edwardsii ) in the lower east coast of North Island of New Zealand. The management procedure was developed from an accepted assessment of the CRA 4 (Wellington‐Hawke's Bay) fishery, which used an integrated length‐based assessment model fitted to commercial fishery catch‐per‐unit‐effort (CPUE) biomass indices, commercial length‐frequency data, and tag‐recapture data. The assessment model had been Bayesian, and used the joint posterior distribution of parameters to predict the effect of 384 alternative harvest control rules on the future size of the CRA 4 stock. The harvest control rules all used CPUE as their input, and generated annual changes in catch, which were then simulated by the population dynamics of the operating model. Uncertainty was added to evaluations through observation error, added to the simulated CPUE observations, and stochastic serial auto‐correlation variation in recruitment. We describe how this management procedure was used to effect a voluntary reduction in catch to address the problem of a rapidly declining population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».