Evaluating the sensitivity of a trophic mass-balance model (Ecopath) to imprecise data inputs
Notice bibliographique
Résumé
Ecopath with Ecosim has become the most widely adopted modelling framework to facilitate a more holistic, ecosystem-based approach to fisheries management. I evaluated the sensitivity of Ecopath predictions to uncertainty in input data and determined the extent to which they were improved via the mass-balance constraint. I used nine published Ecopath models as operational models, added error to input variables, and then determined how well Ecopath could uncover the true model structure. I focused on Ecopath's ability to precisely estimate biomass and ecotrophic efficiency (the proportion of a group's total mortality explicitly represented in the model by predation and fishing). Ecopath error predictions were approximately as precise as the input variables, except in cases of tightly linked cycles of food web connections when errors become greatly amplified. The process of model balancing had little effect on the magnitude of prediction errors. Moreover, accurate information about the source of imprecise data had little impact on prediction precision. Ecopath predictions were most sensitive to biomass and production rate input data and only occasionally sensitive to consumption rate and feeding habits data. Taken together, these results suggest that the precision of Ecopath-derived estimates of biomass and ecotrophic efficiency is generally comparable with the precision of the input data.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».