A framework for evaluating management plans comprehensively
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a framework for evaluating fisheries management plans comprehensively, both rebuilding plans and others. The framework includes a first rapid appraisal of the likelihood that the plan will result in management meeting its objectives, and guides subsequent quantitative analyses of potential weaknesses in the proposed plan. The framework includes four steps: (i) evaluating if a set of management objectives, if achieved, would result in a sustainable fishery, (ii) using qualitative analysis of a bio‐economic model to evaluate whether the set of stock management tactics might be capable of achieving the specified fisheries objectives, (iii) using empirical criteria derived from the literature to evaluate if other management measures in the plan related to the ecological, social or economic context of the fishery actually contribute to sustainability, and (iv) carrying out quantitative simulations to compare alternative implementation options. Generally, several management measures have to be combined to increase stock size without sacrificing the economic benefits to the fishers remaining in the fishery. We demonstrate application of the framework for evaluating the stock rebuilding plan for plaice ( Pleuronectes platessa ) and sole ( Solea solea ) in the North Sea and, the management measures currently in place for the roundnose grenadier ( Coryphaenoides rupestris ) stock exploited to the west of the British Isles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,015 | 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 tête enseignante, 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 ».