Contemporary analyses of comparative fishing data: a case study of Thorny skate on the Grand Banks (NAFO Divisions 3LNOP)
Notice bibliographique
Résumé
We re-analyze Thorny skate data from two comparative fishing experiments conducted by DFO in 1995 and 1996 using improved and more contemporary methods to estimate the relative efficiency of the Campelen 1800 demersal shrimp trawl survey protocol compared to the Engel 145 otter trawl. We correct possible bias in the method previously applied to these data. We investigate if there are size-based differences and if depth or spatial regions have important effects on results. We also investigate the influence and robustness of the estimation procedures, which was a concern in the original analyses of these data for other groundfish species. We did not find strong evidence that the relative efficiency of the Campelen trawl protocol compared to the Engel was different for smaller-sized Thorny skate compared to larger ones. However, we conclude that there is a potential that size-based differential catchability existed but there is insufficient information to reliably estimate these effects for Thorny skate. We also found evidence of significant differences in relative efficiency among NAFO Divisions and experiments, which is similar to other flatfish species. However, the mechanisms for these differences are unknown and it is not clear if spatial estimates should be used when converting Engel indices to Campelen equivalents. Hence, we do not recommend a different Engel-Campelen conversion factor than the one currently used in stock assessments for Thorny skates on the Grand Banks (NAFO Divisions 3LNOPs).
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».