Incorporating predation interactions in a statistical catch-at-age model for a predator-prey system in the eastern Bering Sea
Notice bibliographique
Résumé
Virtual population analysis and the statistical catch-at-age methods are common stock assessment models used for management advice. The difference between them is the statistical assumptions allowing the fitting of parameters by considering how errors enter into the models and the data sources for the estimation. Fishery managers are being asked to consider multispecies interactions in their decisions. One option to achieve this goal is the multispecies virtual population analysis (MSVPA); however, its lack of statistical assumptions does not allow the use of tools used in single-species stock assessment. We chose to use a two-species system, walleye pollock (Theragra chalcogramma) and Pacific cod (Gadus macrocephalus), to incorporate the predation equations from MSVPA into an age-structured multispecies statistical model (MSM). Results suggest that both models produced similar estimates of suitability coefficients and predation mortalities. The adult population estimates from the single-species stock assessment and MSM were also comparable. MSM provides a measure of parameter uncertainty, which is not available with the MSVPA technologies. MSM is an important advancement in providing advice to fisheries managers because it incorporates the standard tools such as Bayesian methods and decision analysis into a multispecies context, helping to establish useful scenarios for management in the Bering Sea.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».