Modeling seasonal variation in crabbing effort: Which potential drivers and constraints are most influential?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Developing credible representations about how crabbing effort may vary in response to changing conditions, such as catch rates and landings prices, is often required to model the potential outcomes of different policy options. Statistical analysis of seasonal effort data for this purpose, however, has received relatively little attention. This study evaluates the ability of alternative models that include observed fishery components to explain variation in weekly effort in the seasonal Dungeness crab Cancer magister fishery in Hecate Strait, British Columbia. A principal feature of weekly effort is that it tends to decrease linearly as an annual cohort of crabs is harvested over each annual fishing season but still shows considerable variability between weeks and between seasons. Methods Seasonal models were fitted to observed catch and effort data, provided by the Area A Crabbers Association and Fisheries and Oceans Canada. Weekly effort data was modeled using the previous week’s catch, estimated stock abundance, or the catch per unit effort. Several different models were compared, and the best-fitting model was selected using Akaike information criterion. The trap hauls were recorded by the fleet’s vessel monitoring systems. Results A seasonal model associating effort (e.g., trap hauls) with the previous week's total catch best explained weekly effort for all five fishing seasons evaluated (2003–2007); the previous week's catch fitted better than models that used catch per trap haul or previously estimated in-season abundance. The best-fitting models explained the variation in weekly crabbing effort with R2 values ranging from 0.88 to 0.95. Conclusions Landed catch in the previous week explained weekly effort better than either estimated abundance or catch rate in the previous week. This result is credible because crabbers may base their decisions on whether to go crabbing using reports of crab landings in the previous week and this information should be more readily available to them than information on the abundance of harvestable crabs and fleetwide catch rate in the previous week.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».