Technical considerations for stock status and limit reference points under the fish stocks provisions
Notice bibliographique
Résumé
Revisions to Canada’s Fisheries Act have resulted in a need for a single limit reference point (LRP) and metric of stock status for major fish stocks prescribed by regulation. The Science Sector has identified a need to provide guidance to estimate LRPs and stock status for scenarios that presently do not meet the “one stock, one LRP, one status” requirement, and a more general need for guidance on methods to estimate and report both LRP and stock status across a spectrum of data and knowledge availability and quality. To inform this guidance, we provide a review of literature and approaches to defining LRPs, describe technical considerations for choosing from various approaches for estimating LRPs and indicators of stock status across the data spectrum, and provide technical considerations and guidance for estimating a single LRP and metric of stock status in cases where either a single assessment model or multiple models are applied. We review methods to estimate BMSY and B0; theoretical, historical, and empirical proxies for these indicators; and some generic “rules of thumb” for other common LRPs used in Canada. We also provide examples of less common indicators, LRPs, and stock status estimation methods that may be applicable across the data spectrum, and review approaches with which to address volatility in stock status indicators. We provide operational and technical considerations as a basis from which to select or reject various candidate indicators and LRPs as well as options and considerations for reporting a single status per stock in an assessment or stock status update, and across advice and management frameworks.
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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 | 0,055 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».