Eggs-per-recruit model for management of the California market squid (<i>Loligo opalescens</i>) fishery
Notice bibliographique
Résumé
We develop a per-recruit model for the management of the California market squid (Loligo opalescens) fishery. Based on recent confirmation of determinate fecundity in this species, we describe how catch fecundity (i.e., eggs remaining in the reproductive tracts of harvested females) can be used to simultaneously infer fishing mortality rate along with management reference points such as yield-per-recruit, spawned eggs-per-recruit, and proportional egg escapement. Rates of mortality and egg laying have important effects on these reference points. Somewhat surprisingly, increasing the rate of natural mortality decreased spawned eggs-per-recruit while increasing proportional egg escapement. Increasing the rate of egg laying increased both spawned eggs-per-recruit and egg escapement. Other parameters, such as the maturation rate and gear vulnerability of immature females, affected the reference points. In actual practice, the influence of these parameters for immature squid may go undetected if immature squid are excluded from analysis of the catch. Application of this model to routine management is feasible but requires refinement of sampling procedures, biological assumptions, and model parameters. This model is useful because it is grounded on empirical data collected relatively inexpensively from catch samples (catch fecundity) while allowing for the simultaneous calculation of instantaneous fishing mortality rate and egg escapement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».