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Enregistrement W2102688196 · doi:10.1139/f2012-077

Spawning biomass reference points for exploited marine fishes, incorporating taxonomic and body size information

2012· article· en· W2102688196 sur OpenAlexvenueno aff
James T. Thorson, Jason M. Cope, Trevor A. Branch, Olaf P. Jensen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximum sustainable yieldStock assessmentStock (firearms)FisheryFisheries managementBiomass (ecology)Environmental scienceBiologyStatisticsEcologyGeographyMathematicsFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surplus production represents the processes that affect sustainable fishery harvest and is central to the ecology and management of marine fishes. Taxonomy and life history influence the ratio of spawning biomass at maximum sustainable yield to average unfished spawning biomass (SBMSY/SB0), and estimating this ratio for individual stocks is notoriously difficult. We use a database of published landings data and stock assessment biomass estimates and determine that process errors predominate in this data set by fitting a state–space model to data from each stock individually. We then fit multispecies process-error models while treating SBMSY/SB0as a random effect that varies by taxonomic order and maximum length. The estimated SBMSY/SB0 = 0.40 for all 147 stocks is intermediate between the values assumed by the Fox and the Schaefer models, although Clupeiformes and Perciformes have lower and Gadiformes and Scorpaeniformes have higher SBMSY/SB0values. Model selection supports the hypothesis that large-bodied fishes for a given taxonomic order have relatively higher SBMSY/SB0. Results can be used to define reference points for data-poor fisheries or as input in emerging assessment methods.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations112
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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