Implementing the precautionary approach into fisheries management: Making the case for probability-based harvest control rules
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The precautionary approach to fisheries management advocates for risk-averse management strategies that include biological reference points as well as decision rules and account for scientific uncertainty. In this regard, two approaches have been recommended: (i) harvest control rules (HCRs) with threshold reference points to safeguard against low stock biomass, and (ii) the P * method, a ‘probability-based HCR’ that reduces the catch limit as a function of scientific uncertainty (i.e. process, model, and observation uncertainty). This study compares the effectiveness of these precautionary approaches in recovering over-exploited fish stocks with various life-history traits and under a wide range of levels of scientific uncertainty. We use management strategy evaluation based on a stochastic, age-based operating model with quarterly time steps and a stochastic surplus production model. The results show that the most effective HCR includes both a biomass threshold as well as the P * method, and leads to high and stable long-term yield with a decreased risk of low stock biomass. For highly dynamics stocks, management strategies that aim for higher biomass targets than the traditionally used B MSY result in higher long-term yield. This study makes the case for probability-based HCRs by demonstrating their benefit over deterministic HCRs and provides a list of recommendations regarding their definition and implementation.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».