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Enregistrement W2800447078 · doi:10.5376/ijms.2018.08.0018

MSY Estimates of Cephalopod Fishery and Its Bioeconomic Implications in Pakistani Marine Waters

2018· article· en· W2800447078 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Mohsin, Yongtong Mu, Muhammad Mobeen Shafqat, Aamir Mahmood Memon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marine Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCephalopodFisheryOceanographyEnvironmental scienceGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study maximum sustainable yield of cephalopod fishery resource, 1999-2009, was estimated by employing surplus production models through CEDA and ASPIC computer packages. Obtained results show that this fishery resource is overexploited. CEDA software computed MSY in a range between 4,600-4,900 t (tons). On the other hand, ASPIC range for MSY estimation remained between 4,800-5,200 t for this fishery resource. It is vivid that MSY range computed by both the computer packages overlap each other. CEDA showed conservation in MSY estimation as compared to ASPIC. Moreover, ASPIC results showed higher R 2 values. Considering the MSY estimates, it is recommended that target reference point of MSY for cephalopod fishery resource in Pakistani marine waters should be around 4,900-5,000 t. Harvest of this fishery resource beyond 5,200 t should be considered as limiting reference point. Thus, concrete steps are directly needed to conserve this fishery resource for future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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