Evaluating the Sustainability of a Cisco Fishery in Thunder Bay, Ontario, under Alternative Harvest Policies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable management of fish stocks is promoted through the application of management strategy evaluations (MSEs), providing information to managers on the relative performance of alternative management approaches (strategies) while accounting for uncertainty. In this study, we developed a simplified MSE of a stock of Cisco Coregonus artedi in Thunder Bay, Ontario, to determine both the sustainability of the current harvest control rule (i.e., a constant exploitation rate [U] of 10%) and the performance of alternative harvest control rules in meeting fishery objectives. Success in meeting fishery objectives was evaluated through attained yields, interannual variation in yields, magnitude of spawning stock biomass (SB), and the risk of reaching low SB—performance metrics established based on consultation with an advisory group to Lake Superior fishery managers. Our simulations explicitly accounted for uncertainty in the frequency of strong year-classes being produced by Cisco, the stock–recruit relationship, stock abundance, and the sex-specific nature of roe harvest. Assuming that future productivity is similar to the productivity observed over the period from 1985 to 2015, results suggest that the current U of 10% is sustainable in terms of maintaining SB above 20% of the unfished level. Variants of constant U control rules that included thresholds defining when U is to decrease as a function of SB increased yield, decreased risk, and increased the magnitude of SB at the end of the simulation period. However, these advantages came at the expense of greater interannual variation in yield. Constant catch control rules greatly underperformed constant U control rules in terms of magnitude in yield; however, they did reduce interannual variation in yield compared to constant U control rules. Furthermore, conditional versions of constant catch control rules (i.e., threshold stock sizes below which the catch limit was reduced) mitigated risks of staying at low stock size.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».