Accounting for non-stationary stock–recruitment relationships in the development of MSY-based reference points
Notice bibliographique
Résumé
Asbtract Stock–recruitment relationships (SRRs) may vary over time due to ecological and anthropogenic impacts, challenging traditional approaches of calculating maximum sustainable yield (MSY)-based reference points that assume constant population traits. We compare seven methods to calculate MSY, FMSY and BMSY by modelling constant, stochastic (uncorrelated), and autocorrelated SRRs using simulations and two case studies [Atlantic cod (Gadus morhua) and American plaice (Hippoglossoides platessoides) on the Grand Bank off Newfoundland, Canada]. Results indicated that the method used to model SRRs strongly affected the temporal pattern of recruitment projection, and the variations generated by autocorrelated SRRs were more similar to observed patterns. When the population productivity had low-frequency and large-magnitude variations, stochastic SRRs generated greater MSY and FMSY estimates than constant or autocorrelated SRRs, while no consistent pattern of BMSY was detected. In the case studies, stochastic and autocorrelated SRRs produced asymmetric relationships between fishing mortality and yield, with higher risk of overfishing by going beyond FMSY. Overall, our results suggest that caution should be taken when calculating MSY-based reference points in highly dynamic ecosystems, and correctly accounting for non-stationary population dynamics could, therefore, lead to more sustainable fisheries.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».