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Enregistrement W7133269950

Eastern Scotian Shelf Northern Shrimp (Pandanus borealis) stock assessment framework : model, indicators, and reference point development

2025· other· en· W7133269950 sur OpenAlexaboutno aff
R. R. McDonald, M. Cassista-Da Ros, J. Cosham

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrimpFishingBycatchStock assessmentStock (firearms)Context (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Eastern Scotian Shelf (ESS) Northern Shrimp fishery has been ongoing since the early– 1980s, although its contemporary history began in 1991 with introduction of the Nordmøre grate that reduced bycatch and enabled fishery expansion. In support of the fishery, an ESS Northern Shrimp stock framework CSAS peer-review was held over two meetings: 1. model development was peer-reviewed at a first meeting held on October 29–31, 2024; and 2. new indicators for the traffic light approach (TLA) were examined in context of the new model, and options for a new limit reference point (LRP) based on modeled results, were peer-reviewed at a second meeting held on March 5–6, 2025. This research document describes development of a stock assessment model for the ESS Northern Shrimp fishery in Shrimp Fishing Areas (SFA) 13, 14, and 15, as no analytical models have previously been implemented in these areas. Aspects of species and stock’s biology, distribution, and stock structure are presented, along with a brief description of the history of stock assessment for the fishery, in order to contextualize new developments. Data sources include fishery-dependent data from logbooks, port samples and observer trips, and fishery independent data from the Fisheries and Oceans Canada (DFO)-Industry survey, which deploys both a main trawl and a specialized belly bag. Three models —simplified delay-difference (SDD), tow level model (TLM), and Spatially Explicit Assessment Model (SEAM) — are described, fit to available data, and results compared to each other. While the SDD was deemed inappropriate for the ESS Northern Shrimp stock, both the TLM and SEAM indicated that exploitation rates have been relatively consistent over time, although ESS Northern Shrimp productivity has declined consistently since 2005, with 2023 demonstrating a marked decline and departure from past productivity expectations. There is evidence that the fishery has impacted stock dynamics, as both models indicated that biomass tends to decrease with exploitation rates above 6%. Both SDD and SEAM indicated that the least biased 1-year projection method was the mean growth approach. While both models are adequate for assessing the ESS Northern Shrimp stock, SEAM outperformed TLM, especially in terms of recruitment. As such, it is recommended that SEAM be used to provide science advice for the ESS Northern Shrimp stock using the median growth approach for 1-year stock projections. In the terms of reference points and indicators, results showed that LRPs based on maximum sustainable yield (MSY) simulations are not currently appropriate for the stock. An LRP based on an historical proxy for the theoretical long-term equilibrium biomass, in the absence of fishing (𝐵𝐵0), is proposed instead. In addition, most of the legacy TLA indicators demonstrated clear utility in the context of yearly science advice, with only a few inadequate indicators (i.e., Age 2, Snow Crab, Cod Recruitment, Turbot Abundance) being replaced by new and more useful indicators (i.e., Shrimp Bycatch, Area Occupied, and Atlantic Cod, Turbot, and American Plaice). In conclusion, the SEAM model, LRP, and stock indicators outlined in this framework research document received consensus support from peer-reviewers and meeting participants for use moving forward to assess the ESS Northern Shrimp stock.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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