Variability in somatic growth over time and space determines optimal season-opening date in the Oregon ocean shrimp (<i>Pandalus jordani</i>) fishery
Notice bibliographique
Résumé
Growth variability is a key contributor to the dynamic productivity of populations. Thus, better understanding and accounting for variation in growth can improve both tactical and strategic management. Using ocean shrimp ( Pandalus jordani) from the U.S. West Coast as a case study, we demonstrate interactions between growth and optimal fishery opening dates. While the fishery opens on 1 April, industry often delays fishing to minimize catches of small shrimp. Understanding drivers of size-at-recruitment can help managers optimize opening dates and shrimpers plan their participation in this and other fisheries. Using three decades of fishery-dependent sampling, we built a spatially, temporally, and environmentally explicit Bayesian state-space model for shrimp size-at-age. Model outputs were then used to parameterize a revenue-per-recruit model and explore how variability in size-at-recruitment impacted optimal opening dates. Shrimp recruited at smaller sizes farther north. Delaying opening would likely benefit shrimpers in areas and years with smaller shrimp and higher fishing mortality. Broadly, choosing when to open the fishery is a complex decision requiring understanding of growth, but also recruitment, economic incentives, and life history.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».