Quota allocation for stocks that span multiple management zones: analysis with a vector autoregressive spatiotemporal model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Allocating quotas among stakeholders requires an agreed‐upon formula. If the stock unit spans multiple management jurisdictions, the formula may require updated biomass estimates of the stock's spatial distribution with respect to those jurisdictions. Data for calculating stock biomass often come from fishery‐independent surveys. While stratified random sampling is a common design, strata boundaries may not always align with state or national jurisdictions, requiring post hoc stratification and imputation to calculate area‐specific biomass. The vector autoregressive spatiotemporal (VAST) model was explored as a tool for calculating fish biomass within subareas of a defined stock unit for three different stocks jointly managed by the United States and Canada on Georges Bank in the Northwest Atlantic Ocean. VAST estimated proportions of stock biomass in each nation's waters were compared with an existing allocation algorithm that utilises a loess smooth through the average design‐based swept area biomass from three fishery‐independent surveys. The ability of VAST to impute biomass when no tows occur in a subarea of a survey stratum was demonstrated, as well as the relatively smoother biomass trend compared with design‐based estimates, which may be desirable if the intent is to avoid large inter‐annual swings in allocated quota.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».