A delay‐differential model for representing small pelagic fish stock dynamics and its application for assessing alternative management strategies under environmental uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a novel adaptation of the classic discrete delay‐difference model, a continuous delay‐differential model (cDDM), which can adequately represent population dynamics of stocks that turn over rapidly and continuously over time (e.g., small pelagic fish, small tunas, and shrimps). We used the Northern‐Central Peruvian anchoveta stock ( Engraulis ringens , Engraulidae) as a case study for implementing the cDDM and conducted a management strategy evaluation (MSE) through stochastic optimization in policy space (SOPS). Our results showed that cDDM integrated with SOPS efficiently searches optimum and near‐optimum harvest control rules (HCR) and is an alternative to pre‐setting arbitrary HCRs as in traditional MSE. The cDDM showed comparable stock biomass and recruitment estimate reconstructions to more complex stock assessment models described for anchoveta. We concluded that the anchoveta stock is sustainably managed and is an example of adaptive fisheries management under high ocean‐climate variability and uncertainty. Contrary to fishery textbooks, the anchoveta's collapse was not entirely due to the 1972 El Niño (EN) but a recruitment failure preceding EN. Our reconstructions revealed that low recruitment (or recruitment failure) could still occur at high stock biomass. Anchoveta's stock biomass is larger than pre‐collapse, likely due to favourable environmental conditions (a cooling trend) and management, despite more frequent and stronger EN events. SOPS quickly revealed that harvest strategies with large base biomass (>5 mmt) lead to higher interannual stock variability and would not produce substantial increases in long‐term yield. Alternative HCRs with lower base biomass, while adjusting for productivity regimes, have similar long‐term yields without affecting the long‐term average stock.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».