Forecasting Fishery Performance for Northern Shrimp (<i>Pandalus borealis</i>) on the Labrador Shelf (NAFO Divisions 2HJ)
Notice bibliographique
Résumé
The physical environment of the ocean is believed to have a major influence on pandalid shrimp populations and there are numerous studies that incorporate environmental variables to predict and forecast landings from the fishery and/or resource abundance.Cause-and-effect mechanisms are not clearly understood in many instances but the predictive nature of the relationships provides a potentially powerful forecasting tool.Meaningful indicators of the prospects for shrimp stocks that support valuable commercial fisheries are necessary in a comprehensive stock assessment process.In this paper, a time-series analysis is used to estimate a predictive model for standardized annual catch rates (an abundance index) in a shrimp fishing area off the mid Labrador coast (NAFO Div.2HJ).Environmental data (annual winter ice cover) are incorporated in a transfer function to improve predictions of catch rates and facilitate their forecasting.Results support the hypothesis that cold conditions, which result in more extensive ice cover, are favourable for the northern shrimp (Pandalus borealis) at early life-history stages.Predictions of annual catch rates fit the observed values well in most cases and a catch-rate forecast for several years is provided.Possible functional mechanisms are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».