Local influence diagnostics for the retrospective problem in sequential population analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The retrospective problem involves systematic differences in sequential population analysis (SPA) estimates of stock size or some other quantity in a reference year. The differences occur as successively more data are used for estimation, and they appear to be structural biases caused by a mis-specification of the SPA. In some cases the retrospective problem is so severe that the SPA is considered to be too unreliable for stock assessment purposes. There are many possible sources of retrospective patterns, and it is usually difficult in practice to determine which are more likely. We propose diagnostics to help determine the more likely causes. We use local influence diagnostics to investigate whether small changes or perturbations to SPA input components such as catches or natural mortalities can remove or reduce retrospective patterns. We show, for the fall-spawning herring stock in the southern Gulf of St. Lawrence SPA, that relatively small age- and year-specific changes to the SPA assumptions about the proportional relationship between an abundance index and stock size can result in greatly reduced retrospective patterns. We therefore conclude primafacie that these assumptions are a plausible source of the retrospective pattern. Larger changes to catches, natural mortality assumptions, or estimation weights are required to reduce the retrospective pattern. These other factors seem to be less plausible sources of the retrospective pattern, although this is best assessed by the herring stock experts who are more knowledgeable about the fishery and other scientific information for this stock.
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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 | 0,026 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».