Pacific Herring (<i>Clupea pallasi</i>) in Canada: Generic Framework for Evaluating Conservation Limits and Harvest Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fishery managers often ask how low the abundance of a population can go without causing irreversible harm. The concept of a minimum viable population size is problematic, particularly for pelagic fishes like herring that exhibit high variation in productivity and abundance. However, it should be feasible to determine a conservation limit for population size (N)L that would satisfy stated conservation criteria. For instance, we could choose NL high enough to ensure acceptably low probabilities of triggering World Conservation Union (IUCN) listing criteria (Mace and Stuart 1994) or of falling below a threshold or quasi-extinction level of abundance in the long term. A population reduced to N L should also have an acceptably high probability of recovery to a sustainable target level within a shorter time period. For example, the U.S. Magnuson-Stevens Fishery Conservation and Management Act specifies a legal requirement for recovery within 10 years or as soon as possible (Restrepo et al. 1998) and Johnston et al. (2000) propose a limit to allow recovery within a single generation. Similarly, it should be feasible to determine a corresponding conservation limit for harvest rate (μL). NL and μL values that satisfy these requirements can be determined in Monte Carlo simulations by evaluating outcomes for a wide range of population sizes and harvest rates.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».