Performance evaluation of harvest control rules for Pacific herring management in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cleary, J. S., Cox, S. P., and Schweigert, J. F. 2010. Performance evaluation of harvest control rules for Pacific herring management in British Columbia, Canada. – ICES Journal of Marine Science, 67: 2005–2011. Despite application of a harvest control rule (HCR) since 1986, abundance of several Pacific herring (Clupea pallasi) stocks in British Columbia, Canada, are currently below levels considered adequate for exploitation. An alternative HCR, based on default limit and upper stock reference (USR) points at 0.4 BMSY and 0.8 BMSY, was recently developed under Canada's precautionary fisheries management policy. We simulated the Pacific herring fishery management system to examine whether (i) realized fishery performance over the past 10 years is an expected consequence of applying the existing herring HCR (with a single lower reference point) and (ii) performance could be improved by adopting the Department of Fisheries and Oceans new HCR with limit and USR points. Both HCRs successfully rebuilt stocks to sustainable levels under a high-productivity scenario, but performed poorly when stock productivity was low. The two HCRs were sensitive to stock productivity, because the effect of a target harvest rate (20%) that is independent of productivity was much larger than the effects of biomass reference-point choices. We therefore recommend further research on estimating reference points and sustainable harvest rates for Pacific herring, so that HCRs may be made more responsive to changes in productivity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».