Evaluating tuna stock sustainability in Iranian waters using data-limited methods
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study was to develop a scientific framework for analyzing catch patterns and determining the most suitable fishing quotas for tuna and tuna-like species in southern Iranian waters. Given the ecological and economic importance of these species, an effective assessment approach is essential for sustainable fisheries management. A 26-year dataset (1997–2022) on tuna and tuna-like catches from the Persian Gulf and the Sea of Oman was analyzed using the Transparent Analytical Framework (TAF) within the R programming environment. Time series forecasting models—specifically, ARIMA and Extreme Learning Machine (ELM) neural networks—were applied to predict future catch trends. Model performance was evaluated using statistical metrics including Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE). The results revealed a statistically significant increasing trend in total catch over the study period (significance level 0.9, P < 0.05). Among the species assessed, Yellowfin Tuna (YFT) and Longtail Tuna (LOT) were identified as overexploited and full exploited with high and medium depletion rates (“red” and “yellow” status), while Skipjack Tuna (SKJ), Kawakawa (KAW), Frigate Tuna (FRI), Narrow-barred Spanish Mackerel (COM), and Indo-Pacific Spanish Mackerel (GUT) showed low depletion rates and were categorized as underutilized (“green” status). The ARIMA (0,1,0) model outperformed the ELM model (MAE = 1.6 vs. 22; RMSE = 1.7 vs. 23), indicating its superior predictive accuracy. Current exploitation levels for YFT and LOT exceed sustainable thresholds, necessitating urgent reductions in fishing effort. In contrast, other species remain underexploited, offering potential for increased but controlled harvesting. The application of time-series modeling, particularly ARIMA, provides a robust tool for forecasting stock dynamics and supporting data-driven fisheries management in the region. These findings contribute to improved conservation strategies and policy-making for sustainable utilization of marine resources in the Persian Gulf and the Sea of Oman.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».