Limit Reference Points and Equilibrium Stock Dynamics in the Presence of Recruitment Depensation
Notice bibliographique
Résumé
Depensation (or an Allee effect) has recently been detected in stock–recruitment relationships (SRRs) in four Atlantic herring stocks and one Atlantic cod stock using a Bayesian statistical approach. In the present study, we define the Allee effect threshold (BAET) for these five stocks and propose BAET as a candidate limit reference point (LRP). We compare BAET to traditional LRPs based on proportions of equilibrium unfished biomass (B0) and biomass at maximum sustainable yield (BMSY) assuming a Beverton–Holt or Ricker SRR with and without depensation, and to the change point from a hockey stick SRR (BCP). The BAET for the case studies exceeded 0.2 B0 and 0.4 BMSY for three of the case study stocks and exceedances of 0.2 B0 were more common when the Ricker form of the SRR was assumed. The BAET estimates for all case studies were less than BCP. When there is depensation in the SRR, multiple equilibrium states can exist when fishing at a fixed fishing mortality rate (F) because the equilibrium recruits-per-spawner line at a given F can intersect the SRR more than once. The equilibrium biomass is determined by whether there is excess recruitment at the initial projected stock biomass. Estimates of equilibrium FMSY in the case studies were generally higher for SRRs that included the depensation parameter; however, the long-term F that would lead the stock to crash (Fcrash) in the depensation SRRs was often about half the Fcrash for SRRs without depensation. When warranted, this study recommends exploration of candidate LRPs from depensatory SRRs, especially if Allee effect thresholds exceed commonly used limits, and simulation testing of management strategies for robustness to depensatory effects.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».