Estimating thresholds to optimal harvest rate for long-lived, low-fecundity sharks accounting for selectivity and density dependence in recruitment
Notice bibliographique
Résumé
Deepwater dogsharks (Order Squaliformes) are thought to be particularly vulnerable to overfishing due to life history strategies that place them at the lower end of the shark productivity spectrum. Sharks frequently have relatively low value in multispecies fisheries, where management is usually aimed at maintaining harvest of more valuable and productive teleosts. This results in low priority being given to data collection for sharks and hampers identification of appropriate harvest strategies. Here an age-structured model with maximum sustainable harvest rate (U MSY ) as leading productivity parameter is systematically applied to show that for certain growth and reproductive schedules that apply to some sharks, the range of possible values that can be taken by U MSY can become very small. The model was applied to 12 Australian dogshark species and was used to show that U MSY is highly constrained under some selectivity schedules. Results were consistent with estimates of the intrinsic rate of growth obtained using a demographic model, suggesting that there may be more certainty about U MSY than expected for many shark species, given uncertainty in recruitment parameters. The approach could be used to inform policy for some sharks and may be useful in the development of informative Bayesian priors for assessment models.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».