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Enregistrement W4392683570 · doi:10.1139/cjfas-2024-0008

Range-wide contrast in management outcomes for transboundary Northeast Pacific sablefish

2024· article· en· W4392683570 sur OpenAlexaffvenue
Maia Kapur, Melissa A. Haltuch, Brendan Connors, Aaron M. Berger, Katherine Holt, Kristin N. Marshall, André E. Punt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesWashington Sea Grant, University of WashingtonJoint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean
Mots-clésRange (aeronautics)FisheryPacific oceanContrast (vision)Environmental scienceOceanographyGeographyFishingBiologyGeologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sablefish ( Anoplopoma fimbria) of the Northeast Pacific support a highly mobile, valuable fishery resource currently managed as three separate populations. Recent work has shown sablefish to be genetically mixed; have high movement rates; and have synchronous biomass trends, including recent declines. A management strategy evaluation was developed with stakeholders and scientists from three regions to investigate whether spatially structured management paradigms might result in better conservation and economic outcomes. The management strategy evaluation includes a transboundary operating model to represent spatial population dynamics including movement and a delay–difference estimation method with varying spatial complexities and potential stratifications, and harvest control rules. Mismatches in the spatial scale of management and the underlying biological units pose a crucial risk of localized depletion in the southern U.S. West Coast. This study presents one of the first transboundary, spatially-explicit management strategy evaluations conditioned to actual data. These results underscore the importance of spatial management strategy evaluation tools and implications when regional management is conducted in isolation. Future work should incorporate additional spatial hypotheses and investigate the drivers of recruitment patterns range-wide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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