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Enregistrement W7133277109

Revised sablefish operating model

2023· other· en· W7133277109 sur OpenAlexfundaboutno aff
Fisheries and Oceans Canada, Pêches et Océans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésFishingStock (firearms)Stock assessmentFisheries managementFish stockMaximum sustainable yieldOperating model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management of Sablefish (Anoplopoma fimbria) in British Columbia (BC) is guided by a Management Strategy Evaluation (MSE) process that has been jointly developed by Fisheries and Oceans Canada (DFO) and the BC Sablefish fishing industry. The MSE process is aligned with the requirements of the Fish Stocks provisions and domestic harvest policy (DFO 2009). Annual total allowable catches (TACs) for BC Sablefish have been set in a transparent and sustainable manner using simulation-tested management procedures (MPs) since 2011. The Sablefish operating model (OM) is used to provide an updated assessment of stock status and to simulation-test MPs under alternative scenarios representing stock and fishery dynamics. A revised version of the OM has been developed for 2022 that incorporates updated data as well as new hypotheses about stock and fishery dynamics. The revised OM was transitioned to a new software platform that is better supported in the fisheries science community and has better estimation performance than the original platform. Transition analyses showed that both implementations produced similar results, while the new platform offered better model diagnostics and computational performance. Stock status in 2022 was assessed via a weighted-average of the five OM scenarios representing uncertainty about productivity and recent female spawning stock biomass (where, female spawning stock biomass is hereafter denoted as B). OM scenario weights were based on plausibility values assigned by analysts. BC Sablefish female spawning stock biomass for 2022 (B2022) was estimated to be well above the level of female spawning stock biomass associated with maximum sustainable yield (BMSY). The weighted average estimate of B2022 is above BMSY with 92% probability (median value of 1.32 times BMSY). The estimated harvest rate (U) of legal-sized Sablefish in 2021 is below the harvest rate at MSY (UMSY) with 94% probability (median value of 0.72 times UMSY). When viewed individually, each of the five OM scenarios indicated a 100% probability of B2022 being above the limit reference point (LRP) of 0.4BMSY, and four of the five OMs estimated a 100% probability of B2022 being above the upper stock reference (USR) of 0.8BMSY. The OM scenario representing the lowest recent female spawning stock biomass indicated a 92% probability of B2022 being above the USR. Closed-loop simulations were used to test whether the current MP, with a maximum target legal harvest rate of 5.5%, was able to meet operational fishery objectives under the revised OM scenarios. Alternative versions of the current MP with a range of target harvest rates were also tested. Simulation performance showed that an increase in the current maximum target legal harvest rate up to 7.5% could be considered while still meeting conservation objectives aimed at remaining above the LRP (objective 1) and achieving the target reference point (TRP; objective 3). Environmental variables (EVs) potentially affecting BC Sablefish population dynamics were examined via pairwise correlations between eight EVs, annual recruitment, and a body condition index. None of the EVs were strongly correlated to recruitment. While the impact of climate change on BC Sablefish is unknown, recent research indicates that increasing temperature may increase habitat suitability for Sablefish. The potential risk of not including EVs into the BC Sablefish operating model seems low at this time. Future operating models should further explore alternative approaches to modelling at-sea releases to better account for release mortality in operating model simulations

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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