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Enregistrement W7133282468

Science Response : Pacific Herring status in 2023 and forecast for 2024

2022· other· en· W7133282468 sur OpenAlexaboutno 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 · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock assessmentHerringStock (firearms)Fisheries managementPacific herringFish stockClupeidaeProductivity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pacific Herring (Clupea pallasii) abundance in British Columbia (BC) is assessed using a statistical catch-age (SCA) model (Martell et al. 2012). In 2017, the Pacific Herring stock assessment included updates to the SCA model, a bridging analysis to support these changes (Cleary et al. 2019), as well as the estimation of stock productivity and current stock status relative to the new limit reference point (LRP) of 0.3SB0 (Kronlund et al. 2017), where SB0 is estimated unfished spawning biomass. The structure of the SCA model has not changed since 2017. In 2016, Fisheries and Oceans Canada (DFO) committed to renewing the current management framework to address a range of challenges facing Pacific Herring stocks and fisheries in BC. Renewal of the management framework included engaging in a management strategy evaluation (MSE) process to evaluate the performance of candidate management procedures against a range of hypotheses about future stock and fishery dynamics. As part of the MSE process, a Canadian Science Advisory Secretariat (CSAS) regional peer review occurred in 2018, where performance of Pacific Herring management procedures (MPs) were assessed against conservation objectives for the Strait of Georgia (SoG) and West Coast of Vancouver Island (WCVI) stock assessment regions (SARs) (DFO 2019). Steps included operating model (OM) development (Benson et al. In press), fitting the OM to Pacific Herring stock and fishery monitoring data (OM conditioning), and closed-loop simulations of MP performance for alternative future natural mortality scenarios. In 2019, DFO initiated the MSE process for the Haida Gwaii (HG), Prince Rupert District (PRD), and Central Coast (CC) SARs (DFO 2020a). Updates to MP evaluations were then conducted for SoG and WCVI SARs in 2020 (DFO 2021a), and for all SARs herein. This assessment incorporates new science advice on choice of upper stock reference (USR) points for four Pacific Herring major SARs (PRD, CC, SoG, and WCVI). An analysis of options was completed in 2022 (DFO In press) and implementation of USRs will occur through the 2022/23 Integrated Fisheries Management Plan (IFMP). To support on-going consultations, five USR options are presented for PRD, CC, SoG and WCVI (Section “Application of MPs and harvest options for 2023”). For these four stocks we also update conditioning of the herring OM (Benson et al. In press) by including stock and fishery data from 1951 to 2021. These updates first appear in DFO (In press). MP evaluations presented in the harvest option tables reflect the latest OM updates. Since initiation of the Pacific Herring MSE process, results have been included in the annual stock assessment as follows: 1. The 2018 stock assessment includes MP recommendations for the SoG and WCVI SARs (DFO 2019). 2. The 2019 stock assessment includes MP recommendations for the HG, PRD, and CC SARs (DFO 2020b), and implements the previous years’ MP recommendations for the SoG and WCVI SARs. 3. The 2020 stock assessment includes an update to MP recommendations for the SoG and WCVI SARs (DFO 2021a), and implements the previous years’ MP recommendations for HG, PRD, and CC SARs. 4. The 2021 stock assessment includes an update to MP recommendations for the PRD and CC SARs (DFO 2021b), and implements the previous years MP recommendations for the SoG and WCVI SARs. MPs are not updated for HG because management measures to support long-term recovery of HG herring are being developed through the rebuilding plan process. This 2022 stock assessment includes MP recommendations for PRD, CC, SoG, and WCVI, derived by updating herring OM conditioning (Benson et al. In press) using the latest historic stock and fishery data from 1951 to 2021. USR options first presented in DFO (In press) are included to support selection of stock-specific USRs for implementation through the 2022/23 IFMP. Management measures to support long-term recovery of HG herring, including rebuilding objectives and USR, are documented in the draft HG herring rebuilding plan.1 Fisheries and Oceans Canada (DFO) Pacific Fisheries Management Branch requested that DFO Pacific Science Branch assess the status of British Columbia (BC) Pacific Herring stocks in 2022 and recommend harvest advice for 2023 as simulation-tested MPs to inform the development of the 2022/2023 IFMP, where appropriate. Estimated stock trajectories, current status of stocks for 2022, management procedure options, and harvest advice recommendations from those MPs for 2023 reflect methods of Cleary et al. (2019) and Benson et al. (In press) and, where applicable, recommendations from the aforementioned 2018, 2019, 2020, and 2021 MSE analyses (Section “Application of MPs and harvest options for 2023”). This Science Response results from the Science Response Process of September 15, 2022 on the Stock status update with application of management procedures for Pacific Herring (Clupea pallasii) in British Columbia: Status in 2022 and forecast for 2023.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,013

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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