The Beverton–Holt and Ricker stock‐recruit functions were derived in terms of two pre‐recruit mortality parameters. Mace, & Doonan, (1988, A generalized bioeconomic simulation model for fish population dynamics) reparameterized the stock‐recruit function in terms of steepness, which combines pre‐recruit mortality with post‐recruit biological parameters defining unfished spawning biomass per recruit. Their parameterization explicitly assumes a stable age distribution at unexploited conditions, but also implicitly assumes that unexploited spawning biomass per recruit is time invariant. Temporal variation could occur in either pre‐recruit mortality rates or post‐recruit biological parameters, but different dynamics are produced. The former results in variation in both the stock‐recruit curve and the population equilibria, whereas variation in the latter only changes the points of equilibria on the curve. Thus, variation in either pre‐ or post‐recruit parameters will result in variation in steepness, maximum sustainable yield and associated management reference points. Empirical measures of components of post‐recruit productivity (maturity and mass at age, e.g.) are available for many managed fish stocks and often exhibit temporal variability. Yet use of the steepness parameterization requires an analyst to specify one set of post‐recruit biological parameters to define unexploited spawning biomass per recruit for the full time series. This misspecification leads to misperception of biological reference points and has implications for meta‐analyses of steepness, and interpretation of the dynamic concept. Returning to the original parameterization allows the isolation of any temporal or inter‐population variation in pre‐ and post‐recruit productivity and reduces the potential for mechanistic bias in stock‐recruit parameters.

中文翻译：

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陡度是湿滑的斜坡

Beverton-Holt和Ricker的股票招聘函数是根据两个招聘前死亡率参数得出的。Mace＆Doonan，（1988年，鱼类种群动态的通用生物经济模拟模型）以陡度重新参数化了新兵储备功能，将新兵死亡率和新兵生物学参数相结合，定义了每个新兵未捕鱼的产卵生物量。他们的参数化明确地假设未开发条件下的年龄分布稳定，但也隐含地假设每个新兵未开发的产卵生物量是时间不变的。招募前的死亡率或招募后的生物学参数可能发生时间变化，但是产生了不同的动态。前者导致股票招聘曲线和总体均衡的变化，而后者的变化只会改变曲线上的平衡点。因此，招聘前或招聘后参数的变化都会导致陡度，最大可持续产量和相关管理参考点的变化。招聘后的生产力（例如成熟度和年龄质量）组成部分的经验指标可用于许多受管理的鱼类种群，并且常常表现出时间上的可变性。然而，使用陡度参数化要求分析人员指定一组招聘后的生物学参数，以定义每个新兵在整个时间序列中未利用的产卵生物量。这种规格不当会导致对生物学参考点的错误理解，并对陡度的荟萃分析和动力学解释产生影响。招聘前或招聘后参数的变化将导致陡度，最大可持续产量和相关管理参考点的变化。招聘后的生产力（例如成熟度和年龄质量）组成部分的经验指标可用于许多受管理的鱼类种群，并且常常表现出时间上的可变性。然而，使用陡度参数化要求分析人员指定一组招聘后的生物学参数，以定义每个新兵在整个时间序列中未利用的产卵生物量。这种规格不当会导致对生物学参考点的错误理解，并对陡度的荟萃分析和动力学解释产生影响。招聘前或招聘后参数的变化将导致陡度，最大可持续产量和相关管理参考点的变化。招聘后的生产力（例如成熟度和年龄质量）组成部分的经验指标可用于许多受管理的鱼类种群，并且常常表现出时间上的可变性。然而，使用陡度参数化要求分析人员指定一组招聘后的生物学参数，以定义每个新兵在整个时间序列中未利用的产卵生物量。这种规格不当会导致对生物学参考点的错误理解，并对陡度的荟萃分析和动力学解释产生影响。招聘后的生产力（例如成熟度和年龄质量）组成部分的经验指标可用于许多受管理的鱼类种群，并且常常表现出时间上的可变性。然而，使用陡度参数化要求分析人员指定一组招聘后的生物学参数，以定义每个新兵在整个时间序列中未利用的产卵生物量。这种规格不当会导致对生物学参考点的错误理解，并对陡度的荟萃分析和动力学解释产生影响。招聘后的生产力（例如成熟度和年龄质量）组成部分的经验指标可用于许多受管理的鱼类种群，并且常常表现出时间上的可变性。然而，使用陡度参数化要求分析人员指定一组招聘后的生物学参数，以定义每个新兵在整个时间序列中未利用的产卵生物量。这种规格不当会导致对生物学参考点的错误理解，并对陡度的荟萃分析和动力学解释产生影响。然而，使用陡度参数化要求分析人员指定一组招聘后的生物学参数，以定义每个新兵在整个时间序列中未利用的产卵生物量。这种规格不当会导致对生物学参考点的错误理解，并对陡度的荟萃分析和动力学解释产生影响。然而，使用陡度参数化要求分析人员指定一组招聘后的生物学参数，以定义每个新兵在整个时间序列中未利用的产卵生物量。这种规格不当会导致对生物学参考点的错误理解，并对陡度的荟萃分析和动力学解释产生影响。概念。返回到原始参数设置可以隔离招聘前和招聘后生产率的任何时间或人群间变化，并降低库存招聘参数中机械性偏差的可能性。