Reply to Andersen et al. (2016) “Assumptions behind size-based ecosystem models are realistic”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a recent publication (Froese et al., ICES Journal of Marine Science; 73: 1640–1650), we presented a critique of the balanced harvesting (BH) approach to fishing. A short section dealt with the size-spectrum models used to justify BH, wherein we pointed out the lack of realism of these models, which mostly represented ecosystems as consisting of a single cannibalistic species. Andersen et al. (ICES Journal of Marine Science; 73: 1651–1655) commented on our paper and suggested that we criticized size-spectrum models in general and that we supposedly made several erroneous statements. We stress that we only referred to the size-spectrum models that we cited, and we respond to each supposedly erroneous statement. We still believe that the size-spectrum models used to justify BH were highly unrealistic and not suitable for evaluating real-world fishing strategies. We agree with Andersen et al. that BH is unlikely to be a useful guiding principle for ecosystem-based fisheries management, for many reasons. The use of unrealistic models is one of them.
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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 | 0,021 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,083 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».