Saving large fish through harvest slots outperforms the classical minimum‐length limit when the aim is to achieve multiple harvest and catch‐related fisheries objectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We address the problem of optimal size‐selective exploitation in an age‐structured fish population model by systematically examining how density and size dependency in growth, mortality and fecundity affect optimal harvesting patterns when judged against a set of fisheries objectives. The study offers five key insights. First, while minimum‐length limits often maximize the biomass yield, exploitation using harvest slots (i.e. regulations that protect both immature and very large individuals) can generate within 95% of maximum yield; harvest slots also generally maximize the number of fish that are harvested. Second, density dependence in growth and size‐dependent mortality predict more liberal optimal size limits than those derived under assumptions of no density and size dependence. Third, strong density dependence in growth maximizes the catch of trophy fish only when modest harvest is introduced; the same holds for numbers harvested, when the stock–recruitment function follows the Ricker type. Fourth, the inclusion of size‐dependent maternal effects on fecundity or egg viability has only limited effects on optimal size limits, unless the increase in fecundity with mass (“hyperallometry”) is very large. However, large hyperallometry in fecundity shifts the optimal size limit for biomass yield from the traditional minimum‐length limit to a harvest slot. Fifth, harvest slots generally provide the best compromises among multiple objectives. We conclude that harvest slots, or more generally dome‐shaped selectivity to harvest, can outperform the standard minimum‐length selectivity. The exact configuration of optimal size limits crucially depends on objectives, local fishing pressure, the stock–recruitment function, and the density and size dependency of growth, mortality and fecundity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».