Extending the Northern Cod (Gadus morhua) assessment model - part I : bridging gaps with additional data and model variations
Notice bibliographique
Résumé
Since 2016, the Northwest Atlantic Fisheries Organization (NAFO) Division (Divs.) 2J3KL (or Northern) cod stock has been assessed with a complex integrated state-space population model called NCAM (Northern Cod Assessment Model). While the time series in base-case NCAM begins in 1983 – when the Research Vessel (RV) survey started covering NAFO Divs. 2J, 3K, and 3L. Older data used in previous assessment models for Northern cod, such as reported landings and catch-at-age, have gone unused. Though limited to selected years, there is also considerable historical data from the tagging program that has yet to be utilized in a formal assessment model. Finally, data from two juvenile cod monitoring programs have yet to be utilized in an assessment model for Northern cod. Here we document the process and assumptions behind the inclusion of additional reported landings, catch-at-age, tagging data, and juvenile survey data into NCAM. Much of these data extend back to 1954. Additionally stock-recruitment (S-R) relationships are explored as are alternate approaches to estimating baseline rates of natural mortality (M; e.g., allometric M). The application of additional data and model variations not only extends the temporal perspective on Northern cod stock trends, but also enhances our understanding of critical aspects such as recruitment, the S-R relationship, and the estimation of M. These extensions bridge gaps in our knowledge, enable the reassessment of reference points, and offer a more robust foundation for informed fisheries management decisions.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».