Impact of survey design changes on stock assessment advice: sea scallops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Smith, S. J., and Hubley, B. 2014. Impact of survey design changes on stock assessment advice: sea scallops. – ICES Journal of Marine Science, 71: 320–327. Annual surveys of marine resources are used to monitor changes in population composition and abundance. Improvements in the performance and coverage of these surveys can readily be evaluated for the surveys themselves but should also be considered in the context of the stock assessment models that use the estimates from these surveys. For those surveys based on a probability design, improvements in the probability design are usually evaluated with respect to the resultant increase in precision of the survey estimates. Survey precision estimates can be included in many stock assessment models as observation error, as long as the process error component of the model is also identified. Advice on catch levels for sea scallop populations (Placopecten magellanicus) around Nova Scotia is developed using a Bayesian state space assessment model in which both observation and process error terms have been defined. Information on survey estimates of precision are included in the observation error component of the assessment model and the impacts of changes in survey precision on the provision of advice can be evaluated in terms of reference points and management advice. The sensitivity of stock assessment advice to changes in the level of precision of survey estimates was evaluated for three scallop fisheries around Nova Scotia. The results indicated that the impact of the changes depended upon the degree of concurrence between the annual changes in biomass as observed from the survey and those predicted by the model.
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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 | 0,032 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».