Implications of uncertainty for Canada’s commercial hunt of harp seals (Pagophilus groenlandicus)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian government's current management procedure for harp seals is described by Fisheries and Oceans Canada as using the Precautionary Approach. Employing a similar underlying population model, we simulated the effects of uncertainty involving bias in estimates of human induced mortality, natural mortality, and pup production estimates as a set of robustness trials. Our results indicated that for the range of annual total allowable catches (TAC) considered and set for Canada’s commercial harp seal hunt (250,000 – 350,000), there were plausible circumstances under which the government's management procedures failed to meet their own conservation objectives. By contrast, a precautionary management regime should be robust to such levels of uncertainty. For some scenarios the current management strategy, although not fully specified, is likely to maintain a high TAC despite a declining population. In particular, once a high TAC has been set, the assessments are unlikely to provide the necessary evidence that the TAC should be reduced until the population is at a low level. Hence there is a substantial risk that the population may be depleted below the ‘minimum’ (N50) and ‘critical’ (N30) population reference points. There is a need for a management procedure based on risk analysis to be fully specified and tested. In the interim, reducing TACs to within limits calculated from a well-established precautionary procedure, such as Potential Biological Removal, would be a step towards more precautionary management.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».