A new semi-parametric method for autocorrelated age- and time-varying selectivity in age-structured assessment models
Notice bibliographique
Résumé
Selectivity is a key parameter in stock assessments that describes how fisheries interact with different ages and sizes of fish. It is usually confounded with other processes (e.g., natural mortality and recruitment) in stock assessments and the assumption of selectivity can strongly affect stock assessment outcome. Here, we introduce a new semi-parametric selectivity method, which we implement and test in Stock Synthesis. This selectivity method includes a parametric component and an autocorrelated nonparametric component consisting of deviations from the parametric component. We explore the new selectivity method using two simulation experiments, which show that the two autocorrelation parameters for selectivity deviations of data-rich fisheries are estimable using either mixed-effect or simpler sample-based algorithms. When selectivity deviations of a data-rich fishery are highly autocorrelated, using the new method to estimate the two autocorrelation parameters leads to more precise estimations of spawning biomass and fully selected fishing mortality. However, this new method fails to improve model performance in low data quality cases where measurement error in the data overwhelms the pattern caused by the autocorrelated process. Finally, we use a case study involving North Sea herring (Clupea harengus) to show that our new method substantially reduces autocorrelations in the Pearson residuals in fit to age composition data.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».