Hierarchical Bayesian estimation of recruitment parameters and reference points for Pacific rockfishes (Sebastes spp.) under alternative assumptions about the stock–recruit function
Notice bibliographique
Résumé
Hierarchical Bayesian meta-analysis can be a useful method for improving estimation of key parameters for harvested fish populations. In hierarchical models, data from multiple populations are used simultaneously to obtain estimates of parameters for individual populations and characterize the variability among populations. Many populations of Pacific rockfishes ( Sebastes spp.) have declined off the US West Coast since the 1980s, and there is also concern for their conservation in Canada. We develop a hierarchical Bayesian meta-analysis to improve estimates of stock–recruit parameters, characterize management-related parameters (e.g., optimal harvest rate), and address uncertainties in the structural form of the stock–recruit function for Pacific rockfishes. We estimate steepness and optimal harvest rates for 14 populations of Pacific rockfishes under alternative assumptions about the underlying stock–recruit function (Beverton–Holt and Ricker). We provide a posterior predictive distribution of steepness for rockfishes that can be used as a prior in future assessments for similar populations. We also evaluate whether F40% is an appropriate proxy for FMSY for Pacific rockfishes and show that uncertainty in the natural mortality rate can have a significant effect on management advice derived from meta-analyses of stock–recruit data.
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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 | 0,057 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».