Improving the precision of design-based scallop drag surveys using adaptive allocation methods
Notice bibliographique
Résumé
Periodic scientific surveys of commercially exploited fish and invertebrate species are a major source of monitoring data for tracking population trends and evaluating fisheries management plans. The precision of the estimates is important for assessing their quality, as well as being used directly in population models and decision rules. For design-based surveys, precision is partly a function of the survey design and can be improved for the commonly used stratified random design through the judicious definition of strata boundaries and sample-to-strata allocation schemes. In this study, we used adaptive allocation schemes to improve the precision of sea scallop (Placopecten magellanicus) surveys in 1999 and 2004 over the standard stratified random design. The adaptive surveys for both years were more efficient (smaller variance of the mean) than the standard stratified random surveys that had been used. Greater gains in efficiency were obtained for the 2004 survey in which scallops were more abundant (stratified mean of 227 scallops per tow) than in 1999 (stratified mean of 73 scallops per tow). The 2004 survey also benefitted from having tows allocated proportionally to stratum size at the first phase of sampling. Adaptive allocation methods appear to work best for small area surveys with one or few target species.
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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 | 0,027 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».