Comparing the performance of three data-weighting methods when allowing for time-varying selectivity
Notice bibliographique
Résumé
How to properly weight composition data is an important ongoing research topic for fisheries stock assessments, and multiple methods for weighting composition data have been developed. Although several studies indicated that properly accounting for time-varying selectivity can reduce estimation biases in population biomass and management-related quantities, no study to date has compared the performance of widely used data-weighting methods when allowing for time-varying selectivity. Here, we conducted four simulation experiments on this topic, aiming to provide guidance on weighting age-composition data given time-varying selectivity. The first simulation experiment showed that over-weighting should be avoided in general and even when estimating time-varying selectivity. The second simulation experiment compared three data-weighting methods (McAllister–Ianelli, Francis, and Dirichlet-multinomial), within which the Dirichlet-multinomial method outperformed the other two methods when selectivity is time-varying. The third and fourth simulation experiments further showed that given time-varying selectivity, the Dirichlet-multinomial method still performed well when age-composition data were over-dispersed and when the level of selectivity variation needed to be simultaneously estimated. Our simulation results support using the Dirichlet-multinomial method when estimating time-varying fishery selectivity. Also, the simulations suggest that improving stock assessments by accounting for time-varying selectivity requires simultaneously addressing data weighting and time-varying selectivity.
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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 | 0,027 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».