Sustainable exploitation of social species: a test and comparison of models
Notice bibliographique
Résumé
Summary Overexploitation is a major threat to the persistence of many species. A wide variety of approaches to setting ‘sustainable’ quotas for exploitation exist but there are major discrepancies between theory and practice, and only limited integration between different branches of exploitation literature. Here, we bring together and compare the efficacy of a range of different approaches to estimating sustainability. A simulated population of a social mammal was used to provide data for, and compare the recommendations of, 10 widely used estimators for setting levels of sustainable exploitation. Estimators tested included four methods for setting sustainable levels of constant‐effort harvesting, two approaches to assessing the sustainability of constant‐yield harvesting, and four systems for setting thresholds below which harvesting should cease. The method used to fit catch per unit effort data to a stock dynamic model had an important influence on the variance of recommendations. Recommendations were also affected by the length of data set available and the frequency of changes in exploitation effort. Observation‐error estimators were more consistent and more conservative than equilibrium, effort‐averaging and process‐error approaches. Harvesting at the point of maximum productivity was found to be unstable in a noisy system, suggesting the need for considerable caution when using any of these estimators. Constant‐yield indices, developed for use in the bush meat trade, overestimated the point at which exploitation was likely to become highly unsustainable. Sociality was an important factor underlying this finding and the assessment of sustainability in constant‐yield systems should give consideration to the effects of different social systems. Overall, threshold‐harvesting systems provided the highest mean yields in relation to extinction risk. However, the introduction of error into these systems, particularly in the form of less frequent censuses, greatly increased both variance in yields and risk of extinction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».