Trade-offs and uncertainties in Northeast Pacific herring fisheries: ecosystem modelling and management strategy evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pacific herring (Clupea pallasii) plays an important and multifaceted role in the Northeast Pacific as a forage fish in coastal ecosystems, target species for commercial fisheries, and culturally significant subsistence resource for coastal communities. This study comparatively evaluated herring fisheries management strategy performance relative to ecological and socioeconomic objectives. Management strategy evaluation employed a mass-balanced ecosystem operating model and accounted for parameter uncertainty, stock assessment error, and strategy implementation error through Monte Carlo resampling. Results revealed a notable trade-off between stable herring catches and high biomasses of herring and several predators. Herring biomass control point values influenced this trade-off more than harvest control rule form. All British Columbia and Alaska strategies yielded similar ecological and socioeconomic impacts relative to the unfished herring baseline. Precautionary strategies recommended for forage fish combined high ecosystem benefits and socioeconomic costs. Reducing fishing mortality fourfold within an existing strategy suggested a possible compromise solution to this trade-off. However, ecological impacts of all strategies were sensitive to operating model parameter uncertainty, stock assessment error, and strategy implementation error, with the potential for undesirable ecosystem states across all strategies. This study suggests trade-offs among management objectives should be considered in pursuing ecosystem-based fisheries management for forage fish.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».