Assessing global marine fishery status with a revised dynamic catch-based method and stock-assessment reference points
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anderson, S. C., Branch, T. A., Ricard, D., and Lotze, H. K. 2012. Assessing global marine fishery status with a revised dynamic catch-based method and stock-assessment reference points. – ICES Journal of Marine Science, 69: . The assessment of fishery status is essential for management, yet fishery-independent estimates of abundance are lacking for most fisheries. Methods exist to infer fishery status from catches, but the most commonly used method is biased towards classifying fisheries as overexploited or collapsed through time and does not account for still-developing fisheries. We introduce a revised method that overcomes these deficiencies by smoothing catch series iteratively, declaring fisheries developing within three years of peak catch, and calibrating thresholds to biological reference points. Compared with status obtained from stock-assessment reference points for 210 stocks, our approach provides a more realistic assessment than the original method, but cannot be perfect because catches are influenced by factors other than biomass. Applied to FAO catches, our method suggests in 2006 32% of global fisheries were developing, 27% fully exploited, 25% overexploited, and 16% collapsed or closed. Although less dire than previous assessments, this still indicates substantial numbers of overexploited stocks. Probably because median exploitation rate decreased since 1992, our catch-based results do not reflect recent stabilization of assessed-stock biomass. Whether this outlook also applies to unassessed stocks can only be revealed with increased or more representative collection of biomass- and exploitation-rate trends.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».