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Enregistrement W7133284595

Performance of management procedures for British Columbia Pacific Herring (Clupea pallasii) in the presence of model uncertainty : closing the gap between precautionary fisheries theory and practice

2023· other· en· W7133284595 sur OpenAlexaboutno aff
A. J. Benson, J. S. Cleary, S. P. Cox, S. D. N. Johnson, M. H. Grinnell

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 subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerringStock (firearms)Stock assessmentFish stockFisheries managementPacific herringEstimationClosing (real estate)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The method of setting catch limits for Pacific Herring (Clupea pallasii) fisheries in British Columbia (BC) is similar to precautionary harvest policies found elsewhere in the world; however, 3 out of 5 herring fisheries have been closed in most years since 2006 due to persistent low spawning abundances and low productivity. Although the mechanisms underlying declines of these herring stocks remain unknown, temporal variation in natural mortality and stock assessment over-estimation of abundance are potential factors involved in these outcomes. We used closed-loop simulations to evaluate management procedure (MP) performance for West Coast Vancouver Island (WCVI) and Strait of Georgia (SOG) herring fisheries given uncertainties about past and future herring natural mortality and stock assessment estimation errors. This work represents the first phase of management strategy evaluation under Pacific Herring Renewal, where emphasis is on evaluating current MPs and modifications to these MPs, and not on identifying or selecting the most acceptable MP. We develop three operating models representing hypotheses for how stock-specific natural mortality changes over time. The first model (constant-M) assumes that natural mortality has remained constant over the 1951-2017 period, while the alternative model (time-varying-M) allows natural mortality to vary over that time. The time-varying-M operating model is further divided into two models for projecting future patterns in natural mortality. A density-independent-M model assumes that future natural mortality rates will fluctuate randomly around the recent 10-year average, while a density-dependent-M model allows random pulses of high natural mortality when spawning biomass is low. Increasing natural mortality rates are of concern and are relevant given increasing predator biomass. We simulated performance of nine feedback harvest control rules (HCRs) given by combinations of maximum harvest rate (20% vs 10%), HCR form (i.e., hockey-stick vs. minimum escapement), operational control points defining biomass cutoffs (25%, 30%, and 50% of B0) and thresholds below which harvest rates are reduced (none vs. 60% of B0), and absolute catch caps (0 vs 2,000 t for WCVI and 0 vs. 30,000 t for SOG). For WCVI, results show that the current MP would fail to meet spawning biomass objectives under most operating models. Reducing the maximum harvest rate from 20% to 10% and capping fishery quotas at a maximum 2,000 t would reduce the effective harvest rate and protect against over-estimates of abundance when they occur, thus providing acceptable performance against biomass objectives for two of three operating models. For SOG herring, the current MP was robust across almost all scenarios and objectives we examined (thus a more restrictive cap was not explored). For both WCVI and SOG herring, the maximum target harvest rate was the most important harvest control rule element controlling management performance compared to the shape and/or operational control points in harvest control rules.

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)0,016
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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