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Enregistrement W2067086416 · doi:10.1139/f00-258

A catch per unit effort - soak time model for the Bristol Bay red king crab fishery, 1991-1997

2001· article· en· W2067086416 sur OpenAlexvenueno aff
Geneviève Briand, Scott C. Matulich, Ron C. Mittelhammer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryPoolingCatch per unit effortBayFishingEstimationEnvironmental scienceFisheries managementEcologyGeographyBiologyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postseason commercial fisheries data are used to estimate a catch per unit effort (CPUE) – soak time relationship for the 1991–1993 and 1996–1997 Bristol Bay red king crab (Paralithodes camtschaticus) fishery in order to gain regulatory and in-season management insight. Use of commercial fishery data allows our model to capture the influence of biological and environmental effects as well as behavioral responses of crabbers to changing natural and regulatory conditions on CPUE. However, data deficiencies present a variety of estimation challenges, especially when the data are derived from neither a contemporaneous nor a scientifically designed sample of the fleet. A statistical framework for dealing with such challenges is illustrated in this paper. This research uncovered three major results. First, data pooling guided by recursive estimation/hypothesis testing is shown to be essential. Second, the analysis provides insight into CPUE response to changing conditions, whether biological, ecological, or policy induced. Third, it is apparent that more complete and contemporaneous collection of commercial fisheries data is critical to refine the estimation of CPUE - soak time relationships. Then, it may be possible to isolate the inter- and intra-seasonal influence of biological and environmental effects as well as behavioral responses of crabbers to changing natural and regulatory conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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