Drivers and rates of stock assessments in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries management is most effective when based on scientific estimates of sustainable fishing rates. While some simple approaches allow estimation of harvest limits, more data-intensive stock assessments are generally required to evaluate the stock's biomass and fishing rates relative to sustainable levels. Here we evaluate how stock characteristics relate to the rate of new assessments in the United States. Using a statistical model based on time-to-event analysis and 569 coastal marine fish and invertebrate stocks landed in commercial fisheries, we quantify the impact of region, habitat, life-history, and economic factors on the annual probability of being assessed. Although the majority of landings come from assessed stocks in all regions, less than half of the regionally-landed species currently have been assessed. As expected, our time-to-event model identified landed tonnage and ex-vessel price as the dominant factors determining increased rates of new assessments. However, we also found that after controlling for landings and price, there has been a consistent bias towards assessing larger-bodied species. A number of vulnerable groups such as rockfishes (Scorpaeniformes) and groundsharks (Carcharhiniformes) have a relatively high annual probability of being assessed after controlling for their relatively small tonnage and low price. Due to relatively low landed tonnage and price of species that are currently unassessed, our model suggests that the number of assessed stocks will increase more slowly in future decades.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».