Guidance on when and how science advice for Pacific salmon should account for time-varying population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Time-varying population dynamics are ubiquitous for Pacific salmon due to, for example, changing ocean conditions and degradation of freshwater habitats. When these changes are ignored, science advice may result in poor biological outcomes or failure to meet catch objectives. There is currently very little guidance on where, when, and how to account for them in science advice for Pacific salmon. We reviewed the literature and performed computer simulations to determine when and how stationary and time-varying assessment models should be applied to inform science advice for Pacific salmon. When seeking to estimate population parameters from spawner-recruitment relationships, we found that models that annually track changes in productivity have better statistical reliability than stationary models or those that assume abrupt regime shifts. However, when models with time-varying parameters are applied for assessment or management purposes (e.g., as management reference points) under irreversible declines in productivity, they tend to be associated with increased biological risk relative to those that assume stationary dynamics. We recommend using time-varying models for assessment purposes only when the weight-of-evidence from multiple sources supports time-varying dynamics. Further, management actions that account for time-varying parameters should been evaluated in a risk-based, decision-making framework against those that assume stationary dynamics.
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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 | 0,057 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,018 |
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 ».