Evaluation of harvest control rules for a group of interacting commercial stocks using a multispecies MSE framework
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a multispecies gadget model (GadCap) simulating the interactions among the Flemish Cap cod (Gadus morhua), redfish (Sebastes spp.), and shrimp (Pandalus borealis) has been incorporated as the operating model in a management strategy evaluation (MSE) framework (a4a-FLR) to test the performance of multiple combinations of harvest control rules (HCRs) for the three stocks when recruitment uncertainty and assessment error are accounted for. The results indicate that due to the strong trophic interactions, it is not possible to achieve the precautionary exploitation of all the stocks at the same time. Maintaining shrimp biomass above the limit reference point (Blim) would require unsustainable fishing pressure on cod and redfish to reduce predation mortality. In contrast, maintaining cod biomass above Blim would involve high predation on and high risk of collapse of the shrimp and redfish stocks. The implementation of alternative two-stage HCRs would reduce predation, resulting in higher productivity and lower probability of collapse for cod and redfish. The results of this study support the need of accounting for species interactions when designing management strategies for a group of interdependent commercial stocks.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».