Multifractal patterns in the daily catch time series of smooth pink shrimp (<i>Pandalus jordani</i>) from the west coast of Vancouver Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need for indicators that anticipate changes in populations of exploited marine species. We modelled the complex patterns of variability found in fisheries time series that are not detected using classical models. We applied fractal analyses to detect time-invariant scaling symmetries in daily catch time series from the smooth pink shrimp ( Pandalus jordani ) fishery from the west coast of Vancouver Island, British Columbia, Canada. A universal multifractal model, which accounts for intermittent fluctuations and extreme values in a time series, provided a better fit to daily catches than a monofractal model. Multifractality is an indication of multiple scaling patterns and suggests that more than one process is affecting the variability of catches. Fractal dynamics in catch time series were found for a range of scales between 16 and 120 fishing days. To our knowledge, this is the first time that multifractality has been demonstrated for an invertebrate fishery. The multifractal model has the potential to provide an in-season estimate (up to 120 fishing days) of the variability of shrimp catches based on the variability at time scales less than 1 month. Changes in these fractal patterns may provide an early warning that conditions underlying this fishery are changing.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».