Estimation Of The Exploitation Rates And Migration Rates For Cod (Gadus Morhua) In Nafo Divisions 3kl And Subdivision 3ps During 1997-2000 From Tagging Experiments
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.It is possible to estimate the exploitation rate (fraction of stock removed) by a Þshery using data from Þsh tagging experiments. Exploitation rate estimates can then be used in conjunction with estimates of landings by the Þshery to estimate stock size. This is particularly useful for inshore stock components if the near-shore topography causes problems for common survey methods, e.g. trawl and acoustic surveys. A series of comprehensive Atlantic cod tagging studies have been conducted in NAFO Divisions 3L and 3K (3KL) and Subdivision 3Ps during 1997-2000. Over 49 000 cod in total have been tagged and released in 123 experiments. We use 7394 tag-returns from the cod Þsheries in 1997-2000 to estimate the exploitation and migration rates of cod in these regions. Migrations of tagged Þsh must be accounted for to get unbiased estimates of exploitation rates. In addition, knowledge of migration rates is also required to assess the total exploitation rates on stock components. We use a model that incorporates length-based exploitation rates for different gear types. The model also incorporates estimates of tagging mortality rates, tag loss rates, tag reporting rates, and Þsh growth rates. The exploitation rate estimates are used with reported landings by the Þshery to estimate weekly cod biomass and abundance in six geographic zones around the coast of Newfoundland. The difficulties caused by stock migrations will be illustrated and discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».