An Evaluation of Rebuilding Policies for U.S. Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Rebuilding depleted fish populations is a priority of modern fisheries management. In the U.S., strong statutory mandates extend to both the goals and process by which stocks are to be rebuilt. However, the National Standard Guidelines that govern the implementation of the Magnuson-Stevens Fishery Conservation and Management Act may change to increase flexibility in rebuilding requirements. In this study we evaluate performance of the status quo approach to fish stock rebuilding in the United States against 3 alternatives that have been proposed to improve rebuilding outcomes. These alternatives either simplify the analytical requirements of rebuilding analyses or apply 'best practices' in fisheries management, thereby avoiding the need for rebuilding analyses altogether. We use a Management Strategy Evaluation framework to evaluate rebuilding options across 6 fish life history types and 5 possible real-world fishery scenarios that include options for stock assessment quality, multiple fleets, and the degree to which the stocks are overfished at the start of the analysis. We show that the status quo rebuilding plan and a harvest control rule that reduces harvest rates at low stock size generally achieve the best rebuilding outcomes across all life-history types and fishery scenarios. Both approaches constrain fishing in the short term, but achieve high catches in the medium and long term as stocks rebuild to productive levels. These results support a growing body of literature that indicates that efforts to end overfishing early pay off in the medium- to long-term with higher cumulative catches than the alternative.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».