10.1016/s0967-0653(98)81816-4
Notice bibliographique
Résumé
The effect of different fishing mortality (F) and natural mortality (M), and age at first capture (t(c)) on yield-per-recruit of Atlantic croaker, Micropogonias undulatus, in the lower Chesapeake Bay and North Carolina were evaluated with the Beverton-Holt model. Independent of the level of M (0.20-0.35) or F (0.01-2.0) used in simulations, yield-per-recruit values for Chesapeake Bay were consistently higher at t((c)) = 1 and decreased continuously with increases in t(c) (2-5). Although maximum yield-per-recruit always occurred at the maximum level off (F=2.0), marginal increases in yield beyond F = 0.50-0.75 were negligible. Current F (F(CUR)) is estimated to be below the level that produces maximum potential yield-per-recruit (F(MAX)) and at or below the level of F0.1 if M ≤ 0.25. Although modeling results indicated yield-per-recruit could be maximized by reducing the current level of t(c) (t(c)=2), the resultant gains were small and did not appear to justify such management measures. Instead, it is suggested that regulatory measures be directed at maintaining the current level of t(c) in the lower Chesapeake Bay. Simulation results for North Carolina showed a pattern opposite to that shown for Chesapeake Bay, with yield-per-recruit curves increasing consistently with increases in t(c). Estimates of F(CUR) for t(c) = 1 were consistently higher than F0.1 as well as F(MAX), indicating that during the period 1979-81 Atlantic croaker were being growth-overfished in North Carolina. However, differences between Chesapeake Bay and North Carolina seem to reflect temporal rather than spatial differences in Atlantic croaker population dynamics, because data for North Carolina came from a period coinciding with the occurrence of unusually large Atlantic croaker along the east coast of the United States.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,986 | 0,986 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».