Evaluation of performance of alternative management models of Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) in the presence of climatic change and outcome uncertainty using Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
An important management challenge is to maintain productive populations of Pacific salmon ( Oncorhynchus spp.), despite highly variable environments and our weak understanding of future climatic conditions and mechanisms that link them to salmon. This understanding could be improved by including environmental covariates in salmon population models and applying advanced “meta-analyses” to large data sets to better estimate underlying functional relationships. However, the performance of such models needs to be determined in the context of an overall system. We therefore simulated a 15-population salmon fishery system and compared the performance (in terms of catch and an index of conservation concern) of 10 forecasting and stock assessment models, ranging from simple to complex, by stochastically simulating components of a salmon fishery using a “closed-loop simulation” (or “management strategy evaluation”) under a variety of plausible future climatic scenarios. We found that complex models perform better in some situations. However, their incremental benefits are small and are swamped by the large variability in outcomes of management actions caused by “outcome uncertainty”, which reflects noncompliance of fishing vessels with regulations as well as variation in catchability. Reduction of this outcome uncertainty should therefore be a top priority, as should evaluations of more complex stock assessment models before adopting them.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».