Comparison of virtual population analysis and statistical kill-at-age analysis for a recreational, kill-dominated fishery
Notice bibliographique
Résumé
We used simulations to compare the distributions of estimation errors for virtual population analysis using forward calculation (FVPA) and three variants of statistical kill-at-age analysis (KAA). The KAA variants assumed constant, time-blocked, and nonadditive selectivity. Simulations were based on a recreational walleye (Sander vitreus) fishery in Lake Mille Lacs, Minnesota. The focus of our experiments was on how model mis-specification (incorrect assumptions about selectivity for KAA or that kill had no error for FVPA) interacted with the magnitude of measurement errors and fishing mortality. We found that KAA models outperformed FVPA when they assumed the correct selectivity pattern, even when kill was measured without error. Of particular concern was a strong tendency by FVPA to overestimate stock size when kill was measured with substantial error. When KAA was based on an incorrect assumption regarding fishery selectivity and kill was measured with little error, wide distributions of errors and substantial biases sometimes resulted. KAA models that allowed fishery selectivity to change over time performed about as well as a constant-selectivity KAA model when selectivity was constant, and they performed much better when selectivity changed over time. Careful consideration of alternative fishery selectivity models should be a fundamental part of any age-structured assessment.
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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 | 0,023 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».