Using demographic methods to construct Bayesian priors for the intrinsic rate of increase in the Schaefer model and implications for stock rebuilding
Notice bibliographique
Résumé
Even though Bayesian methods can provide statistically rigorous assessments of the biological status of fisheries resources, uninformative data (e.g., declining catch rate series with little variation in fishing effort) can produce highly imprecise parameter estimates. This can be counteracted with the use of informative Bayesian prior distributions (priors) for model parameters. We develop priors for the intrinsic rate of increase (r) in the Schaefer surplus production model using demographic methods and illustrate the utility of this with an application to large coastal sharks in the Atlantic. In 1996, a U.S. stock assessment obtained a point estimate for r of 0.26. For such long-lived and low-fecund organisms, this could potentially be too high. Yet it was used to predict that within about 10 years, a 50% reduction in the 1995 catch level should result in >50% chance of increasing the population to the abundance required to produce maximum sustainable yield. In contrast, a Bayesian assessment that used demographic analysis to construct a prior for r with a median of 0.07 and coefficient of variation (CV) of 0.7 indicated that within 30 years, this policy would have only a very small chance of increasing the population to maximum sustainable yield.
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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 | 0,024 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».