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Enregistrement W4410207623 · doi:10.1016/j.fishres.2025.107396

Early life-stage and adult productivity dynamics derived from a state-space stock assessment model for data-limited Thorny Skates (Amblyraja radiata Donovan, 1808) in NAFO Divisions 3LNO and Subdivision 3Ps

2025· article· en· W4410207623 sur OpenAlexafffund
Noel G. Cadigan, Reid Steele, S.J.W.W.M.M.P. Weerasekera, Mark R. Simpson

Notice bibliographique

RevueFisheries Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundOcean Frontier Institute
Mots-clésSubdivisionRadiataStock (firearms)ProductivityComputer scienceEconomicsGeographyBiologyArchaeologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thorny skate fisheries in the Northwest Atlantic are of heightened management interest because of the vulnerability of the species to fishing and their severe declines in the Gulf of St. Lawrence down to the Gulf of Maine. North of these regions in NAFO Divisions 3LNO and Subdivision 3Ps, thorny skate are the most abundant skate species and there has been directed fishing for this stock since the 1980’s. However, there is no stock assessment model to evaluate the impacts of fishery catches or to provide future catch advice to fisheries managers. We present a state-space stock assessment model which integrates length-based survey indices and total fishery catch information to estimate population dynamics, including changes in natural mortality rates. However, this is a data limited stock so our assessment model makes simplifying assumptions which we test with sensitivity analyses. We also conduct simulation analyses of the model. These results indicate that the model estimates are robust to assumptions and reliable in simulations, although we found some bias which should be acknowledged and better understood if the model is used for management advice. Our model indicates that the stock declined rapidly between 1986 and 1995 but increased since then and in 2019 the SSB was about half of the average value in 1984–1986 prior to the decline.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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