Testing the performance of a spatially explicit tag-integrated stock assessment model of yellowtail flounder (<i>Limanda ferruginea</i>) through simulation analysis
Notice bibliographique
Résumé
In any stock assessment application, the implicit assumptions regarding spatial population structure must be carefully evaluated. Tag-integrated models offer a promising approach for incorporating spatial structure and movement patterns in stock assessments, but the complexity of the framework makes implementation challenging and the appraisal of performance difficult. A flounder-like fishery was simulated to emulate the metapopulation dynamics of the three yellowtail flounder (Limanda ferruginea) stocks off New England, and the robustness of spatially explicit tag-integrated models were compared with closed population assessments. Different movement parametrizations and data uncertainty scenarios were simulated, while the ability of the tag-integrated model to estimate reporting rate and time-varying movement were also evaluated. Results indicated that the tag-integrated framework was robust for the simulated fishery across a wide range of connectivity levels and that tag reporting rates were accurately estimated. Closed population models also demonstrated limited error. Therefore, spatially explicit approaches may not always be warranted even when regional connectivity is occurring, but tag-integrated models can provide improved parameter estimates when reliable tagging data are available. Tag-integrated models also serve as valuable tools for informing spatially explicit operating models, which can then be used to evaluate the assumptions and performance of closed population models.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».