A reproductive resilience index for pelagic fish in the southern Humboldt Current Large Marine Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to manage small and medium-sized pelagic fishes (SMPF) using traditional stock assessment methods are hampered by the elusive relationship between spawning stock biomass and recruitment. We propose to compute a reproductive resilience index (RRI) in three steps: ( i) we selected 16 biological traits related to distinct aspects of SMPF reproductive biology and characterized by a continuous (e.g., growth rate) or ordinal variable (e.g., spawning site fidelity) scored from 1 to 5 (1 representing a low contribution of the trait to reproductive resilience); ( ii) an expert panel assigned the traits’ scores to five exploited species in the southern Humboldt Current Large Marine Ecosystem; ( iii) a Bayesian Belief Network (BBN) model was used to estimate an RRI based on the combination of the traits’ scores. The BBN was used to explore environmental effects on the species’ RRI, as some reproductive traits can show intraspecies variability under external forces (e.g., fishing pressure). Through proving the RRI application to detect variability in species’ resilience at local time series, we show how the resulting RRI can be interpreted by fishery managers to improve the current management of SMPF.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».