Report of the Workshop on Implementation of Stock Reproductive Potential into Assessment and Management Advice for Harvested Marine Species
Notice bibliographique
Résumé
A workshop on Implementation of Stock Reproductive Potential into Assessment and Management Advice for Harvested Marine Species that was held at the University of Aberdeen, Scotland on April 12-14, 2011.This Workshop was a key deliverable for the NAFO WG on Reproductive Potential.This workshop was held in conjunction with the EU COST Action Fish Reproduction and Fisheries (FRESH).The workshop was organized by Tara Marshall (UK), Joanne Morgan (Canada), Loretta O'Brien (USA), Iago Mosqueira (UK) and Santiago Cervino (Spain).The objectives were to provide workshop participants with expert advice in implementing information on reproductive potential into the assessment of their stocks and to review and recommend best practices for incorporating information about growth, maturation, condition and fecundity into management of harvested marine species.Invited presenters were Bridget Green (Australia), Adriaan Rijnsdorp (Netherlands), Peter Wright (UK), Coby Needle (UK), Paul Spencer (USA) and Liz Brooks (USA).Presentations were also made by Joanne Morgan and Santiago Cerviño (Spain).The presentations were made under four themes: Estimating Stock Reproductive Potential; Implementing Estimates into Assessments; Are we doing it better, worse or just differently?; and Coding It Up.The workshop concluded that it is clear that the incorporation of more complex indices of SRP can make a difference in the perception of stock status.Trends in biological parameters and the quality of the data on these parameters are both important components.Variation in weight at age and in maturity at age are both common and can have a large impact on perceived SRP.The collection of data on weight, maturity, sex ratio and fecundity is encouraged.Work on whether or not advice is improved by incorporating more biology into our estimates of SRP is only beginning.These studies should be continued and applied to more stocks and species with more varied reproductive strategies.One possible approach is likely to be within a management strategy evaluation context.This type of process would require the input of both modelling experts and experts in species biology.
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 | 0,019 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».