Increasing biological realism of fisheries stock assessment: towards hierarchical Bayesian methods
Notice bibliographique
Résumé
Excessively high rates of fishing mortality have led to rapid declines of several commercially important fish stocks. To harvest fish stocks sustainably, fisheries management requires accurate information about population dynamics, but the generation of this information, known as fisheries stock assessment, traditionally relies on conservative and rather narrowly data-driven modelling approaches. To improve the information available for fisheries management, there is a demand to increase the biological realism of stock-assessment practices and to better incorporate the available biological knowledge and theory. Here, we explore the development of fisheries stock-assessment models with an aim to increasing their biological realism, and focus particular attention on the possibilities provided by the hierarchical Bayesian modelling framework and ways to develop this approach as a means of efficiently incorporating different sources of information to construct more biologically realistic stock-assessment models. The main message emerging from our review is that to be able to efficiently improve the biological realism of stock-assessment models, fisheries scientists must go beyond the traditional stock-assessment data and explore the resources available in other fields of biological research, such as ecology, life-history theory and evolutionary biology, in addition to utilizing data available from other stocks of the same or comparable species. The hierarchical Bayesian framework provides a way of formally integrating these sources of knowledge into the stock-assessment protocol and to accumulate information from multiple sources and over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 tête enseignante, 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 ».