Time varying M with starvation mortality in a state-space stock assessment model: Part 2: Atlantic cod (Gadus morhua) on the southern Grand Bank of Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
State-space models are now a common tool for modeling time-varying ecological phenomena. This extends to state-space stock assessment models (SSAMs), recognized as pivotal components within the evolving landscape of next-generation stock assessment methodologies. Though methods are rapidly evolving, the estimation of time-varying rates of natural mortality ( M ) remains a challenge, and the sensitivity of stock assessments and management advice to assumed M values underscores the pressing need for improved estimation methods. Using southern Grand Bank (SGB) Atlantic cod as a case study, we introduce a novel approach to estimate time-varying M . We first convert a length-based starvation M index into an age-based index, which we then include in an age-based SSAM to estimate two components of M: starvation M and a remainder component. This produces a new SGB cod SSAM with time-varying total stock M . This model produces a large decrease (68 %) in the size of the model process errors (i.e., their standard deviation) and better fit compared to a model that did not account for time-varying M , indicating that the starvation M index improves our model of stock productivity. By leveraging readily available information on fish body condition and the proportion of fish in really poor condition, the proposed methods offer a valuable solution to the challenges associated with estimating time-varying M. The proposed methods offer a tractable solution to the common struggles associated with quantifying changes in fish productivity, which is crucial for the management of dynamic systems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».