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Enregistrement W2071186686 · doi:10.1139/f02-012

A mixed-species yield model for eastern Bering Sea shelf flatfish fisheries

2002· article· en· W2071186686 sur OpenAlexvenueno aff
Paul D. Spencer, Thomas K. Wilderbuer, Chang Ik Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Washington
Mots-clésHalibutFlatfishBycatchFisheryLimandaFishingPleuronectesHippoglossus hippoglossusGroundfishFisheries managementPleuronectidaeBiologyFlounderFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of eastern Bering Sea (EBS) flatfish including yellowfin sole (Limanda aspera), rock sole (Lepidopsetta bilineata), flathead sole (Hippoglossoides elassodon), and Alaska plaice (Pleuronectes quadrituberculatus), co-occur in various degrees in EBS trawl fisheries, impeding attempts to obtain single-species management targets. A further complication is the bycatch of Pacific halibut (Hippoglossus stenolepis); halibut bycatch limits, rather than single-species catch quotas, have been the primary factor regulating EBS flatfish harvest in recent years. To examine bycatch interactions among the EBS flatfish listed above, an equilibrium mixed-species multifishery model was developed. Equilibrium yield curves, scaled by recent average recruitment, are flat topped or asymptotically increasing, reflecting low fishing selectivity during the first several years of life and low growth relative to natural mortality. A linear programming analysis indicated that relaxation of the halibut bycatch constraint at the optimal solution of catch by fishery would produce approximately 20 times more flatfish yield than a similar relaxation of any flatfish catch quota. A strategy for establishing halibut bycatch limits that considers the foregone revenue in the halibut and flatfish trawl fisheries reveals how the choice of halibut bycatch limit is affected by the management goal for the flatfish complex.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,151 · 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

Citations15
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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