Setline survey expansion and complementary data sources
Notice bibliographique
Résumé
This report reviews the International Pacifi c Halibut Commission staff’s rationale for proposing a series of expansions of the annual setline survey, outlines the current approaches used to estimate indices of relative abundance of halibut, and presents cost projections for each year of the proposed expansion. We also present a review of other sources of survey data that may be useful in improving these indices by providing information in regions and years for which setline survey coverage is incomplete. Rationale for survey expansion The International Pacifi c Halibut Commission (IPHC) setline survey index of abundance and associated biological data provide the most reliable and informative source of data for the annual stock assessment, and the apportionment estimates which feed directly into the current harvest policy. The current IPHC standard setline survey grid with 10 nmi station spacing covers depths from 20-275 fathoms, with coverage in 2013 ranging from 40° N in northern California to the Bering Sea Edge in Area 4CDE. The observation of signifi cant commercial harvest in deep waters, particularly in Area 4A, and in shallow waters in some areas, showed that halibut inhabit depths outside the current survey range, including during the time of the year the survey is undertaken. This led to the use of the 0-400 fathom depth range for estimating the bottom area of each regulatory area used in assessment and apportionment calculations (Hare et al. 2011). There are also gaps in the survey coverage within the 20-275 fathom range, and these gaps can be substantial, particularly in Areas 2B and 4. For these reasons, the IPHC has proposed a number of expansions to current and future survey efforts (Table 1). Until an expansion is undertaken, the degree of bias caused by unsurveyed habitat cannot be directly estimated. However, past expansions provide examples of what we could expect: An expansion of the Area 2B survey to include the area west of Vancouver Island in 1999 showed that a WPUE index excluding this area had an estimated positive bias of 12%. The eastward expansion of the survey in Area 3A in 1996 led to the calculation of an adjustment factor of 0.81, implying the mean WPUE from the survey of western Area 3A overestimated the mean for the entire area by 23%. The 2011 expansion of the survey in Area 2A to fi ll in gaps in coverage off the WA/ OR coast has led us to estimate that previously the survey was underestimating mean WPUE by around 4% on average. The expansions of the Area 2A survey to Puget Sound (2011) and northern California (2013) led to estimates of a combined positive bias of 4% in the mean WPUE of the survey excluding these stations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,022 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,009 |
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 ».