Exploring the effect of sampling, protogyny, and larval advection on stock estimates subject to no-take closures in a spatially complex coral reef line fishery on the Great Barrier Reef, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Simulation is used to evaluate the ability of a two-region, age-structured assessment model to provide accurate and precise estimates of stock status (i.e., the ratio of female spawning biomass to unfished female spawning biomass) for coral trout (Plectropomus leopardus) on the Great Barrier Reef (GBR), Australia. The model used to generate the simulated data used by the assessment model is a spatially complex age- and sex-structured population dynamics model that captures the protogynous nature of coral trout. Stock status is underestimated (negatively biased), with the extent of negative bias related to mis-specification of the breeding strategy of the target fish stock, the impact of the amount of larval connectivity among reefs, the number of reefs closed to fishing, as well as exploitation rates. The estimates of stock status were less negatively biased when fishery-independent index and age- and length-composition data were available from closed areas. The results will inform the development of management strategies for coral trout in the GBR and highlight the importance of basing evaluations of estimation and management performance on operating models that capture ecologically important processes such as metapopulation dynamics and protogynous life history.
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».