A novel statistical approach to deal with spatial bias in maturity ogive estimation
Notice bibliographique
Résumé
The proportion of mature fish at length is one of the most important population attributes when evaluating reproductive potential for fish stock assessment purposes. Bias in maturity ogive parameters can lead to fishery management decisions based on misspecified biological reference points. These parameters can vary spatially and temporally, and this variability should be understood and included in the assessment models. However, integrating this variability becomes challenging when specific spatial-dependent ogives cannot be used in the stock assessment model. Hence, this study proposes a novel use of a multivariate response Bayesian regression model, employing an integrated nested Laplace approximation to estimate a single global maturity ogive using data from various spatial areas. This model explicitly accounts for differences in the sampling process and combines information from different areas to estimate shared maturity ogive parameters using joint-likelihood procedures. The model is applied to the European hake stock in ICES (International Council for the Exploration of the Sea) Divisions 27.8.c and 27.9.a, serving as a practical guide. In this model, we have considered different predictors to handle the relationship between the probability of being mature and the length and year covariates. Our results suggest that the logistic formulation correctly captures the relationship between the probability of being mature and length. For year variability, including a year factor covariate or year random effect in the predictor model produces similar values of goodness of fit measures.
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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 | 0,018 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».