Communicating uncertainty in quota advice: a case for confidence interval harvest control rules (CI-HCRs) for fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Multi-annual management plans are important tactical arrangements to support upper-level marine resource policies in many countries. The newly reformed Common Fisheries Policy in the EU reiterates the role of management plans, supported by the development of harvest algorithms, commonly called harvest control rules (HCRs). Current HCRs for most commercially important fish stocks in Europe and Norway depend on point estimates of the size of the spawning stock biomass (SSB) and level of fishing mortality (F) to dictate the scientifically recommended total allowable catch (TAC). When annual TAC advice from the ICES Advisory Committee, for example, is based on a point estimate for SSB, the propagation of uncertainties (assessment models of varying complexity, variable data sources, and variable degrees and structures of random and systematic errors) and subjective expert decisions is contained, at best, in an annex of the official ICES advice document. TAC advice given as an exact number (sometimes specified to the kilogram) often occurs when clients (who commission the advice or ministerial or other government authority) expect more of science than science can deliver. We outline an alternative formulation of the HCR that reflects the knowledge base through confidence intervals (CIs) dictated by the quality of input data from multistage sample surveys and model uncertainties. Our CI-HCR determines the TAC advice given the range of SSB and F assessed and performs more robustly in the face of uncertainties than the standard HCR formulation. The advantage of CI-HCR is that the advised quota will depend on the quality of the assessments. Also, the adequate level of monitoring for advice support can be determined based on what science can actually provide.
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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 | 0,146 | 0,468 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».