A sequential Bayesian methodology to estimate movement and exploitation rates using electronic and conventional tag data: application to Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus)
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a Bayesian methodology to estimate fishing mortality rates and transoceanic migration rates of highly migratory pelagic fishes that integrates multiple sources of tagging data and auxiliary information from prior knowledge. Exploitation rates and movement rates for Atlantic bluefin tuna ( Thunnus thynnus ) are estimated by fitting a spatially structured model to three types of data obtained from pop-up satellite, archival, and conventional tags for the period 1990–2006 in the western North Atlantic. A sequential Bayesian statistical approach is applied in which the key components of the model are separated and fitted sequentially to data sets pertinent to each component with the posterior probability density function (pdf) of parameters from one analysis serving as the prior pdf for the next. The approach sequentially updates the estimates of age-specific fishing mortality rates (F) and transoceanic movement rates (T). Estimates of recent F are higher than the estimated rate of natural mortality and higher in the east than in the west. Estimates of annual T from the west to the east are higher for larger fish (6% for ages 0–3 to 16% for ages 9+). These estimates are also higher than those obtained from tagging studies before the 1990s and could be associated with changes in stock composition.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».