Development of Spatial Operating Models to Test Survey Design and Calibrate a New Survey Index for Northwest Atlantic Fisheries Organization Subarea 0+1 (offshore) Greenland Halibut (Reinhardtius hippoglossoides)
Notice bibliographique
Résumé
In 2018, the Paamiut research vessel used to conduct the bottom trawl survey in Baffin Bay and Davis Strait was retired, with no possibility to conduct comparative tows with the new Tarajoq research vessel. With the transition between vessels and trawl types generating a new index series starting in 2022, alternative methods that could be used to improve management advice for Greenland Halibut in the Northwest Atlantic Fisheries Organization Subarea 0+1 (offshore) is sought. This paper describes a framework for developing a spatial operating model used to simulate surveys and indices of abundance. Fishery and survey data were used to condition a population model and a spatiotemporal model to develop an operating model to describe historical abundance and distribution trends of Greenland Halibut (Reinhardtius hippoglossoides). Using the SimSurvey software package, the current random, depth-stratified survey design (in Divisions 0A-South and 1CD) was simulated and compared to an alternative, hypothetical survey that also included Division 0B. Simulation studies can identify the relative benefit of various components of survey design, e.g, additional survey coverage, strata boundaries, and set density, towards index precision within the logistical constraints of the survey, for example, ship time. The exploratory nature of this work was presented to identify models for potential assessment of this stock in the future. These approaches can address the survey gap between 2018-2021 and subsequent vessel change in two ways. First, the spatiotemporal model could be used to calibrate the catchability between the RV Paamiut and RV Tarajoq which would allow stitching the indices of abundance from the two vessels into a single time series. Initial exploration of model-based calibration with the 2019 survey on the FV Helga Maria detected lower catchability in some depth strata and size classes of fish, consistent with field observations. Further simulation testing and validation of the approach is recommended prior to broader use. Second, retrospective simulation through SimSurvey of an index of abundance, using catchability and selectivity estimates of the RV Paamiut and RV Tarajoq, can demonstrate if the two surveys can hypothetically provide similar inference on stock trends and magnitude over the same time period.
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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».