Progress in the use of ecosystem modeling for fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION We are moving toward ecosystem-based management of fisheries, and it is clear that ecosystem modeling is an important tool for evaluating scenarios and trade-offs as part of such a move. This chapter evaluates the extent of ecosystem modeling as an active research field, the potential usefulness of the models for fisheries management, and actual use of ecosystem models in fisheries management. In addition we present some recommendations for how the move toward ecosystem-based management can be supported through an adaptive environmental assessment and management process. It is important at the outset to be careful about what it means to “use” a model in fisheries management. At one extreme, imagine taking model predictions at face value and applying them blindly in setting reference points and regulations; some managers seem to hope for or expect such models to appear, presumably as absolution or excuse for not making thoughtful choices in the face of uncertainty. No fisheries model, whether a highly “precise” single-species assessment or a crude ecosystem biomass flow scheme, will ever be reliable enough to use in such an uncritical way, if for no other reason than unpredictability in environmental conditions. At the opposite extreme, we can certainly use even very simple trophic interaction calculations to screen qualitative policy options and answer very basic questions raised in management settings (e.g., could predation rates by some particular predator that fishers do not like be high enough to ever justify a culling policy?).
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».