Estimating the Size-selectivity of Fishing Gear by Conditioning on the Total Catch
通过条件化总渔获量估计渔具的体长选择性AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究渔具捕获概率的统计建模，二元或多类别响应本身不足以归入经济学离散选择。
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通过条件化总渔获量估计渔具的体长选择性
- 研究问题
- 同时使用不同网目或鱼钩取得的渔获数据，如何用于估计鱼接触渔具后被留住的体长选择概率，并开展有效统计推断？
- 方法与思路
- 作者提出条件最大似然模型，在给定总渔获量后将数据表示为二元或多类别响应，并以可能含特殊连接函数的广义线性模型拟合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，条件化方法为选择曲线提供统计建模途径；拖网与鱼钩实例表明，可使用广义线性模型而非目测或启发式拟合。
- 阅读关注点
- 核对条件似然如何处理鱼群体长分布、不同渔具的作业强度与接触概率，以及特殊连接函数的定义和参数推断方式。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，刊本差异未核验；接触机制、模型识别条件及选择曲线的不确定性未详述。
原文摘要
A conditional maximum likelihood model is used to estimate the size-selectivity of trawls, gillnets, and hooks when the data are obtained by simultaneous fishing with meshes or hooks of different size and/or shape. Size-selectivity is expressed here by the selection curve, r(l), the probability that a fish of length l, if contacting the gear, will be retained (caught). In many selectivity studies r(l) is fitted either by eye, by heuristic means, or by improper application of generalized linear models. Then it is not possible to make legitimate statistical inference about r(l), or about assessments of the state of the fishery if those assessments use r(l). It is shown here that by conditioning on the total catch, selectivity data can be modeled as binary data, or polytomous data on interval scales. Application of the model to trawl and hook data demonstrates that selection curves can be fitted using generalized linear models, which may require nonstandard link functions or link functions with parameters.