Optimal harvest with multiple fishing zones, endogenous price and global uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
The literature on the optimal fish harvest has concentrated on a single fishery facing multiple sources of uncertainty. In this paper we develop and implement a stochastic optimal control approach to determine the value-maximizing harvest of a fishery participating in a global market, where multiple harvesting zones sell their production. The global market is characterized by an inverse demand function, which combines a stochastic exogenous demand factor and the aggregate harvesting of all zones. Accordingly, a fishery's optimal harvest will be affected by global demand shocks and the harvesting in all the competing zones, through the global price. We consider two sources of uncertainty for the biomass, local and global biomass shocks. Through global biomass shocks, the model provides enough flexibility to incorporate the correlation between biomass shocks in multiple zones. To illustrate the implementation of the approach we apply it to the Alaska and British Columbia halibut fishery. When we compare our global competitive framework with an alternative where all zones are aggregated into a single monopolistic fishery, we find that, for the estimated parameters, competition will increase the optimal global harvest and consequently reduce the fish price without affecting the sustainability of the resource. This illustration shows that a regulator fixing total annual fish catch needs to take into consideration the structure of the market (monopolistic versus competitive) to determine the optimal level of the quotas.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».