Current usage of fisheries indicators and reference points, and their potential application to management of fisheries for marine invertebrates
Notice bibliographique
Résumé
The use of indicators in management of invertebrate resources is placed in the context provided by more extensive applications in finfish fisheries. Indicators proposed for the Convention on International Trade in Endangered Species based on extent-of-decline and trend analysis are appropriate should full assessments be unavailable. Measuring reproductive performance frequently builds on egg-per-recruit considerations, given that age structure and stock–recruit relationships are rarely available. Reference points derived from models are compared with direct use of data series, and a broad-brush approach providing a redundancy of indicators is recommended. Indicators may measure productivity as well as biomass and exploitation rate, but ecosystem, spatial, habitat, environmental characteristics, and socio economic considerations also require monitoring. There is a need to integrate multiple indicators and limit reference points into harvest rules and other decisional infrastructures. The various driving force – pressure – state – impact – response classifications of indicators in use for environmental assessment are now being proposed for marine resources and offer one context for combining multiple indicators. Another is provided by the traffic light approach already used for invertebrate fisheries. The use of indicators and reference points in stock rebuilding is described.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».