A bio-economic analysis of harvest control rules for the Northeast Arctic cod fishery
Notice bibliographique
Résumé
Harvest control rules (HCRs) have been implemented for many fisheries worldwide. However, in most instances, those HCRs are not based on the explicit feedbacks between stock properties and economic considerations. This paper develops a bio-economic model that evaluates the HCR adopted in 2004 by the Joint Norwegian-Russian Fishery Commission to manage the world's largest cod stock, Northeast Arctic cod (NEA). The model considered here is biologically and economically detailed, and is the first to compare the performance of the stock's current HCR with that of alternative HCRs derived with optimality criteria. In particular, HCRs are optimized for economic objectives including fleet profits, economic welfare, and total yield and the emerging properties are analyzed. The performance of these optimal HCRs was compared with the currently used HCR. This paper show that the current HCR does in fact comes very close to maximizing profits. Furthermore, the results reveal that the HCR that maximizes profits is the most precautionary one among the considered HCRs. Finally, the HCR that maximizes yield leads to un-precautionary low levels of biomass. In these ways, the implementation of the HCR for NEA cod can be viewed as a success story that may provide valuable lessons for other fisheries.
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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) | 0,000 | 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 ».