Stock status and management procedure performance for the BC Sablefish (Anoplopoma fimbria) fishery for 2022/23
Notice bibliographique
Résumé
The British Columbia Sablefsh fshery has been managed using a simulation tested harvest strategy since 2011. The operating model used to generate simulated stock and fshery data is revised at intervals to refect new data and hypotheses about the management system. We use this paper to detail the migration of the Sablefsh operating model (SAB-OM) from the unsupported AD model builder (ADMB) language to the leading-edge Template Model Builder (TMB) language. We detail a rigorous transition and bridging analysis between 2018 and 2021 data and hypotheses, as well as testing against several sensitivities, including at-sea release model assumptions, age composition likelihood weightings, and leading parameter prior distributions. At the same time, we also transition the Schaefer production model used to estimate biomass and operational control points within the Sablefsh management procedure (MP) from ADMB to TMB, and re-evaluate performance of the updated MP against operational fshery objectives. Sablefsh biomass, productivity, and stock status for 2022, estimated over an ensemble of fve SAB-OM ‘reference set’ hypotheses, indicate that the stock is currently not overfshed and not experiencing overfshing. The spawning biomass at the start of 2022 is approximately 132% of optimal biomass BMSY , and the 2021 harvest rate is about 71% of UMSY , with recent dynamics driven by three large incoming year classes. Estimates of recruitment deviations from the base SAB-OM hypothesis are compared to environmental indices, but no signifcant relationships are evident, indicating that a more in-depth research project may be required to determine if a link exists that would have implications for operating model formulation or management procedure design. Finally, all tested Sablefsh MPs, including the status-quo MP with a 5.5% harvest rate, meet the biomass conservation and target objectives across the reference set of operating models, satisfying Canada’s precautionary approach harvest policy requirements for management by reference points.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».