A dynamic model of the Bay of Biscay pelagic fleet simulating fishing trip choice: the response to the closure of the European anchovy (Engraulis encrasicolus) fishery in 2005
Notice bibliographique
Résumé
The scope of this paper is to describe, evaluate, and forecast fishing trip choices of the Bay of Biscay pelagic fleet using random utility modeling (RUM). First, alternative fishing trip choices of this fleet were identified using multivariate statistical methods based on species landings weighted by value and defined as distinct fishing activity or fisheries (termed métiers). A RUM was specified, which included trip components as attributes during the period 2001–2004 (a lagged percentage of the value per unit of effort of the main species caught, total value per unit of effort, and inertia in terms of changes from one métier to another). For the main métiers, the proportion of correct effort allocation is 90% during the calibration period of 2001–2004. The results from the RUM are used to parameterize a simulation model of trip choice. The model is used to predict trip choices in 2005, throughout most of which fishing was constrained by the closure of the European anchovy (Engraulis encrasicolus) fishery. Simulation results are compared with observed trip choices following the fishing ban: 80% of observed trip choices are correctly predicted by the model. The capacity of the behavioral model to predict responses to the closure is then discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».