Comparing predictions of fisheries bycatch using multiple spatiotemporal species distribution model frameworks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Spatiotemporal predictions of bycatch (i.e., catch of nontargeted species) have shown promise as dynamic ocean management tools for reducing bycatch. However, which spatiotemporal model framework to use for generating these predictions is unclear. We evaluated a relatively new method, Gaussian Markov random fields (GMRFs), with two other frameworks, generalized additive models (GAMs) and random forests. We fit geostatistical delta-models to fisheries observer bycatch data for six species with a broad range of movement patterns (e.g., highly migratory sea turtles versus sedentary rockfish) and bycatch rates (percentage of observations with nonzero catch, 0.3%–96.2%). Random forests had better interpolation performance than the GMRF and GAM models for all six species, but random forests performance was more sensitive when predicting data at the edge of the fishery (i.e., spatial extrapolation). Using random forests to identify and remove the 5% highest bycatch risk fishing events reduced the bycatch-to-target species catch ratio by 34% on average. All models considerably reduced the bycatch-to-target ratio, demonstrating the clear potential of species distribution models to support spatial fishery management.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle