Global reconstruction of life‐history strategies: A case study using tunas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring the demographic parameters of exploited populations is central to predicting their vulnerability and extinction risk. However, current rates of population decline and species loss greatly outpace our ability to empirically monitor all populations that are potentially threatened. The scale of this problem cannot be addressed through additional data collection alone, and therefore it is a common practice to conduct population assessments based on surrogate data collected from similar species. However, this approach introduces biases and imprecisions that are difficult to quantify. Recent developments in hierarchical modelling have enabled missing values to be reconstructed based on the correlations between available life‐history data, linking similar species based on phylogeny and environmental conditions. However, these methods cannot resolve life‐history variability among populations or species that are closely placed spatially or taxonomically. Here, theoretically motivated constraints that align with life‐history theory offer a new avenue for addressing this problem. We describe a Bayesian hierarchical approach that combines fragmented, multispecies and multi‐population data with established life‐history theory, in order to objectively determine similarity between populations based on trait correlations (life‐history trade‐offs) obtained from model fitting. We reconstruct 59 unobserved life‐history parameters for 23 populations of tuna that sustain some of the world's most valuable fisheries. Testing by cross‐validation across different scenarios indicated that life‐histories were accurately reconstructed when information was available for other populations of the same species. The reconstruction of several traits was also accurate for species represented by a single population, although credible intervals increased dramatically. Synthesis and applications. The described Bayesian hierarchical method provides access to life‐history traits that are difficult to measure directly and reconstructs missing life‐history information useful for assessing populations and species that are directly or indirectly affected by human exploitation of natural resources. The method is particularly useful for examining populations that are spatially or taxonomically similar, and the reconstructed life‐history strategies described for the principal market tunas have immediate application to the world‐wide management of these fisheries.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».