Incorporating environmental variability in stock assessment: predicting recruitment, spawner biomass, and landings of sprat (Sprattus sprattus) in the Baltic Sea
Notice bibliographique
Résumé
Temperature has a significant positive impact on recruitment of sprat, Sprattus sprattus, in the Baltic Sea. Here we evaluate whether an existing recruitment model for the year classes 1973–1999 can forecast recruitment for five new year classes. The coefficient of variation (CV) of predictions was 5%, and four of five new year classes were within 95% confidence limits of predictions made by the earlier model. We then assimilated climatic, oceanographic, and recruitment linkages and their uncertainty into the standard International Council for the Exploration of the Sea (ICES) assessment procedure to predict key advisory-related variables such as spawning stock biomass (SSB) and landings. These linkages enable a forecast of recruitment earlier than the annual assessment meeting. Forecasts made using the North Atlantic Oscillation to predict the 2006 year class showed that spawner biomass would be 15% lower than spawner biomass calculated using the ICES standard methodology. The difference in perception of future biomass does not affect the advice for the stock because the spawning stock biomass is greater than the critical biomass limit (SSB > BPA). However, when this is not the case or when it is desirable to broaden the ecosystem basis for fisheries management, incorporation of knowledge of recruitment processes may be beneficial.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».