Using Multivariate Autoregressive State-Space Models to Examine Stocks of Greenland Halibut in the North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
To manage a fishery effectively, and implement worthwhile fisheries regimes and conservation plans, it is highly important recognizing the stock structure of an exploited species. Greenland halibut is managed in the North Atlantic as four separated offshore stocks. Here I work with three of those stocks, the Northeast Canada - West Greenland (NWAS), the East Greenland, Iceland and Faroes waters (WNS) and the Barents Sea (NAS) to examine if the existing management boundaries should be maintained or should be reconsidered. For that I have combined abundance time-series from bottom trawl surveys from 4 different countries from 1996 to 2019, and I have mathematically formulated 13 different hypotheses about the population structure of Greenland halibut with Multivariate Autoregressive State-Space (MARSS) models. These hypotheses were based on the literature and biology of the GHL, at two different depth zones (shallow < 400 m; deep > 400 m) and for 3 length ranges (9-29 cm, juveniles; 30-60 cm maturing; > 61cm adults). Finally, for each hypotheses, I run the models with different levels of parameters complexity, and with and without covariates (NAO index and commercial catches) to evaluate relationships with climate and commercial catches. The best fit model included five different trajectories without the effect of the covariates: (1) One overall trajectory for NWAS; (2) East Greenland north; (3) East Greenland south (juveniles, maturing, and adults deep) - West Iceland (juveniles, and maturing deep); (4) West Iceland adults deep - West Iceland (juveniles, maturing and adults shallow) - East Iceland (juveniles, maturing and adults shallow) - East Iceland adults deep; and (5) East Iceland (juveniles and maturing deep) – All NAS. The results of the best fit model suggest that the assessment of Greenland halibut in the North Atlantic should be treated carefully, flagging out the WNS, which seems to be a mix of different populations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».