Assessing the impact of environmental variability on harvest in a heterogeneous fishery: a case study of the Canadian lobster fishery
Notice bibliographique
Résumé
Global fisheries face significant challenges in the coming years due to climate change. Understanding and anticipating the impacts of climate change is a necessity for implementing appropriate fisheries management. This study uses a panel dataset of individual fishing vessels to examine how variation in ocean temperature affects fish harvest. Using the American lobster (Homarus americanus) fishery in the Maritimes region of Canada as a case study, this paper employs a generalised linear mixed model (GLMM) taking into account heterogeneity amongst fishers, gear, vessels, and fishing areas. The GLMM is found to have better performance and estimations when compared against alternative specifications. As expected, a significant and positive relationship was found, further contributing to the existing evidence of warming impacts on the lobster fishery. The implications of this study are twofold: first, it provides further evidence that environmental change does have a significant positive impact on harvest. This information should be considered by fishing industry and fisheries authorities when implementing appropriate adaptive management strategies and measures in their decision making. Second, it illustrates that allowing for mixed-effects using GLMMs is a valuable empirical tool when dealing with hierarchical data structures.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».