Seuil de rendement pour l'évaluation de la stratégie de gestion du hareng de l'Atlantique du SONE/BF
Bibliographic record
Abstract
Les seuils de rendement potentiels pour le stock de hareng de l’Atlantique du sud-ouest de la Nouvelle-Écosse et de la baie de Fundy ont été évalués de manière à choisir une procédure de gestion, dans le cadre du processus d’évaluation de la stratégie de gestion (ESG) en cours, qui est conforme aux objectifs du Cadre décisionnel pour les pêches intégrant l’approche de précaution (Politique de l’approche de précaution). Le seuil de rendement sera utilisé dans l’évaluation de la stratégie de gestion (ESG) pour déterminer les procédures de gestion possibles qui produisent une probabilité élevée que la biomasse du stock reproducteur (BSR) demeure au-dessus du seuil pendant la période de projection. Plusieurs approches empiriques et théoriques ont été déterminées comme seuils potentiels. Les approches empiriques étaient fondées sur une biomasse historique à partir de laquelle le stock s’est rétabli ou est demeuré stable, ainsi que sur une biomasse en deçà de laquelle la dynamique de recrutement est inconnue. Des approches théoriques ont été évaluées pour définir une biomasse à l’équilibre à un taux de mortalité par pêche fondé sur les concepts de rendement maximal durable, de rendement par recrue ou de biomasse du stock reproducteur par recrue, de taux de mortalité par pêche de remplacement, ainsi que sur des méthodes axées sur la biomasse non exploitée. La série de modèles opérationnels (MO) mis en œuvre dans l’évaluation de la stratégie de gestion représente un large éventail de dynamiques de stock-recrutement simulées. Il a été convenu qu’une approche théorique pour définir le seuil correspond mieux à la dynamique des populations simulée dans chaque modèle opérationnel et, par conséquent, à un paramètre de rendement plus comparable entre les modèles opérationnels. Un seuil a été défini à 70 % de la biomasse du stock reproducteur au rendement maximal durable, 0,7 BSRRMD. La probabilité et la période recommandées pour appliquer le seuil de rendement dans l’évaluation de la stratégie de gestion étaient de P(BSR > 0,7 BSRRMD) > 75 % chaque année à compter de la 10e année de la période de projection de 25 ans. On utilisera une BSRRMD dynamique pour évaluer le rendement des procédures de gestion dans l’évaluation de la stratégie de gestion. La BSRRMD dynamique est estimée séparément pour chaque simulation à l’aide de la croissance, de la maturité et de la sélectivité annuelles variables dans le temps, ainsi que des écarts du recrutement propres à la simulation annuelle. Il a été recommandé d’utiliser la BSRRMD dynamique uniquement dans l’évaluation des procédures de gestion dans les simulations en boucle fermée et non pas pour évaluer l’état du stock.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".