Semidiscrete biomass dynamic modeling: an improved approach for assessing fish stock responses to pulsed harvest events
Notice bibliographique
Résumé
Continuous harvest over an annual period is a common assumption of continuous biomass dynamics models (CBDMs); however, fish are frequently harvested in a discrete manner. We developed semidiscrete biomass dynamics models (SDBDMs) that allow discrete harvest events and evaluated differences between CBDMs and SDBDMs using an equilibrium yield analysis with varying levels of fishing mortality (F). Equilibrium fishery yields for CBDMs and SDBDMS were similar at low fishing mortalities and diverged as F approached and exceeded maximum sustained yield (FMSY). Discrete harvest resulted in lower equilibrium yields at high levels of F relative to continuous harvest. The effect of applying harvest continuously when it was in fact discrete was evaluated by fitting CBDMs and SDBDMs to time series data generated from a hypothetical fish stock undergoing discrete harvest and evaluating parameter estimates bias. Violating the assumption of continuous harvest resulted in biased parameter estimates for CBDM while SDBDM parameter estimates were unbiased. Biased parameter estimates resulted in biased biological reference points derived from CBDMs. Semidiscrete BDMs outperformed continuous BDMs and should be used when harvest is discrete, when the time and magnitude of harvest are known, and when F is greater than FMSY.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».