Natural mortality estimators for information‐limited fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 29 estimators of natural mortality (M) that have been proposed for ‘information‐limited’ fisheries are reviewed, together with a new alternative presented here. Each is applied to 13 example populations for which well‐founded estimates are available of bothMand the estimators' parameters. None of the 30 can provide accurate estimates for every species, and none appears sufficiently precise for use in analytical stock assessments, while several perform so poorly as to have no practical utility. If the growth coefficientKhas been reliably estimated, eitherM = 1.5 Kor Pauly's long‐established estimator can provide useful estimates ofM,but they fail with species that have long adult lives after swift juvenile growth, with those that never reach their asymptotic lengths and with species that otherwise deviate from archetypal teleost life histories. If a pre‐exploitation maximum observed age (Tmax) can be established,Mcan be estimated for both teleosts and sharks usingM = 4.3/Tmaxbut that seriously underestimates when the effective sample size (ne) is large and overestimates with species showing pronounced senescence. The new estimator presented here addressesnebut is upset by even mild senescence. Some estimators ofM‐at‐size, particularly ones recently advanced by Gislasonet al. and Charnovet al., also show promise but require further examination. It is recommended that fisheries scientists measureMby more advanced methods whenever possible. If ‘information‐limited’ estimators must be used, their uncertainties should be acknowledged and their errors propagated into management advice.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».