Forecasting Climate Impacts on Future Production of Commercially Exploited Fish and Shellfish
Notice bibliographique
Résumé
Foreword [pdf, < 0.1 MB] Acknowledgements PHASE 1 [pdf, 0.2 MB] Summary of the PICES/NPRB Workshop on Forecasting Climate Impacts on Future Production of Commercially Exploited Fish and Shellfish (July 19–20, 2007, Seattle, U.S.A.) Background Links to Other Programs Workshop Format Session I. Status of climate change scenarios in the PICES region Session II. What are the expected impacts of climate change on regional oceanography and what are some scenarios for these drivers for the next 10 years? Session III. Recruitment forecasting Session IV. What models are out there? How is climate linked to the model? Session V. Assumptions regarding future fishing scenarios and enhancement activities Session VI Where do we go from here? References Appendix 1.1 List of Participants PHASE 2 [pdf, 0.7 MB] Summary of the PICES/NPRB Workshop on Forecasting Climate Impacts on Future Production of Commercially Exploited Fish and Shellfish (October 30, 2007, Victoria, Canada) Background Workshop Agenda Forecast Feasibility Format of Information Modeling Approaches Coupled bio-physical models Stock assessment projection models Comparative approaches Similarities in Data Requests Opportunities for Coordination with Other PICES Groups and International Efforts BACKGROUND REPORTS PREPARED FOR THE PHASE 2 WORKSHOP Northern California Current (U.S.) groundfish production by Melissa Haltuch Changes in sablefish (Anoplopoma fimbria) recruitment in relation to oceanographic conditions by Michael J. Schirripa Northern California Current (British Columbia) Pacific cod (Gadus macrocephalus) production by Caihong Fu and Richard Beamish Northern California Current (British Columbia) sablefish (Anoplopoma fimbria) production by Richard Beamish Northern California Current (British Columbia) pink (Oncorhynchus gorbuscha) and chum (O. keta) salmon production by Richard Beamish Northern California Current (British Columbia) ocean shrimp (Pandalus jordani) production by Caihong Fu Alaska salmon production by Anne Hollowed U.S. walleye pollock (Theragra chalcogramma) production in the eastern Bering Sea and Gulf of Alaska by Kevin Bailey and Anne Hollowed U.S. groundfish production in the eastern Bering Sea by Tom Wilderbuer U.S. crab production in the eastern Bering Sea by Gordon H. Kruse Forecasting Japanese commercially exploited species by Shin-ichi Ito, Kazuaki Tadokoro and Yasuhiro Yamanka Russian fish production in the Japan/East Sea by Yury Zuenko, Vladimir Nuzhdin and Natalia Dolganova Chum salmon (Oncorhynchus keta) production in Korea by Sukyung Kang, Suam Kim and Hyunju Seo Jack mackerel (Trachurus japonicus) production in Korea by Jae Bong Lee and Chang-Ik Zhang Chub mackerel (Scomber japonicus) production in Korea by Jae Bong Lee, Sukyung Kang, Suam Kim, Chang-Ik Zhang and Jin Yeong Kim References Appendix 2.1 List of Participants PHASE 3 [pdf, < 0.1 MB] Summary of the PICES Workshop on Linking Global Climate Model Output to (a) Trends in Commercial Species Productivity and (b) Changes in Broader Biological Communities in the World’s Oceans (May 18, 2008, Gijón, Spain) Appendix 3.1 List of Participants Appendix 3.2 Workshop Agenda (Document contains 101 pages)
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,006 |
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 ».