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Enregistrement W7133274082

Mise à jour du modèle opérationnel utilisé pour le hareng du Pacifique

2023· other· fr· W7133274082 sur OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationStatistical analysisPopulation projectionHomogeneous
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un modèle statistique spécialement conçu pour les prises selon l’âge a été présenté avec les caractéristiques suivantes : souplesse dans la modélisation de la mortalité naturelle (M), méthode d’intégration des données des relevés de surface et de plongée dans l’estimation de l’indice du relevé, représentation du moment de toutes les pêches tout au long de l’année, inclusion des prélèvements de la récolte d’œufs sur varech et fonction de vraisemblance de la composition selon l’âge qui saisit la corrélation entre les âges. Le nouveau modèle est un modèle statistique spatialement intégré des prises de hareng selon l’âge (MSSIPHA), mais les capacités spatiales du modèle n’ont pas été utilisées ici. Le MSSIPHA a été comparé au modèle d’évaluation précédent au moyen d’une analyse de transition, à l’aide de données allant jusqu’en 2022. La pertinence du MSSIPHA en tant que modèle d’évaluation pour les cinq principaux stocks de hareng du Pacifique a été évaluée à l’aide de paramètres statistiques communs, y compris la qualité de l’ajustement, les auto-tests de simulation, les analyses rétrospectives et les tests de conformité. Les tendances de la biomasse, de l’épuisement et du recrutement ont été évaluées pour chaque grand stock. L’utilité du MSSIPHA en tant que modèle opérationnel a été évaluée en fonction i) du conditionnement de la série chronologique historique (1951-2022), ii) de la projection de la population sur une période de 15 ans, iii) de l’application de procédures de gestion conformes à l’approche de précaution à la population projetée, et iv) l’évaluation du rendement par rapport aux objectifs existants en matière de conservation et de biomasse au moyen de simulations en boucle fermée. La mortalité naturelle dépendante de la densité a été ajoutée pour représenter les effets potentiels sur les écosystèmes (par exemple, la prédation anticompensatoire) des stocks de hareng du Pacifique. Les preuves de l’anticompensation dans la mortalité naturelle variaient d’une région à l’autre et étaient les plus fortes à Haida Gwaii (HG), sur la côte centrale (CC) et sur la côte ouest de l’île de Vancouver (COIV), et faibles dans le district de Prince Rupert (DRP) et le détroit de Georgia (DG). L’ajustement du modèle a été amélioré en introduisant une méthode de pondération pour combiner les indices des relevés de surface et de plongée au cours d’une seule année, plutôt que de traiter les observations de surface effectuées après 1987 comme provenant uniquement du relevé de plongée, comme c’était le cas auparavant. Le MSSIPHA et le modèle précédent montrent des tendances similaires dans les séries chronologiques de la biomasse et du recrutement. Les estimations de la mortalité naturelle du MSSIPHA correspondent au modèle précédent pour HG et la COIV, mais semblent être limitées à des niveaux inférieurs de mortalité naturelle pour le DPR, la CC et le DG. Les prélèvements de la récolte d’œufs sur varech ont été inclus dans le nouveau modèle, représentés comme utilisant des méthodes à enclos fermés, bien que la représentation utilisant des méthodes à enclos ouverts soit également possible dans les versions futures. L’inclusion de ces prélèvements a eu peu d’effet sur les tendances de la biomasse puisque la mortalité liée aux enclos est généralement faible, mais les courbes de rendement étaient sensibles à l’attribution des quotas entre les pêches. En tant que modèle opérationnel, le MSSIPHA a reproduit les tendances démographiques historiques et simulé les tendances futures et les données d’observation conformes aux observations historiques. Des exemples d’évaluations des procédures de gestion ont été présentés à l’aide de simulations de renseignements parfaits. La mortalité naturelle en fonction de la densité a des effets propres au stock, ce qui a une incidence sur les estimations de la biomasse non exploitée moyenne à long terme et donc sur les points de référence et, par conséquent, sur la perception de l’état des stocks au fil du temps. Par exemple, les stocks qui présentent des preuves plus solides d’anticompensation, comme celui de HG, montrent des estimations inférieures de la biomasse non exploitée moyenne à long terme, ce qui correspond aux estimations inférieures des points de référence limites. Les courbes de rendement à l’équilibre ont été produites à l’aide de simulations sur 200 ans et ont servi de base aux calculs du point de référence fondé sur le rendement maximal durable (RMD). Ces courbes étaient très sensibles à l’attribution des prises entre les pêches; une attribution fondée sur la moyenne historique des dix dernières années a été utilisée dans cette analyse (excluant les années sans pêche). Le taux de récolte estimé au RMD peut servir de guide pour les évaluations de l’ajustement des procédures de gestion, pour la conformité aux exigences de déclaration de la politique de l’approche de précaution et pour l’évaluation des pratiques exemplaires proposées pour les espèces fourragères. Un cycle minimal de trois ans est recommandé pour les mises à jour de l’ESG, à moins que de nouveaux éléments de preuve ne révèlent des circonstances exceptionnelles. Un processus pour mettre en œuvre le nouveau modèle d’évaluation et le nouveau modèle opérationnel, mettre à jour de l’ESG et déterminer les circonstances exceptionnelles doit être élaboré dans le cadre d’une approche progressive en consultation avec les gestionnaires, les Premières Nations et les intervenants. La variabilité environnementale a été modélisée implicitement par la dynamique de la mortalité naturelle (c’est-à-dire la prédation implicite), la variabilité du recrutement et la variabilité interannuelle de la mortalité naturelle par rapport à la relation anticompensatoire avec la biomasse; toutefois, l’analyse n’a pas porté sur des avis particuliers concernant les répercussions des changements climatiques et les modifications de la productivité des océans. Les travaux à venir devraient comprendre l’examen d’autres paramétrages de la mortalité naturelle dépendante de la densité, de la capturabilité des relevés et de la structure spatiale.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2023
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