Descripción
R es la herramienta principal que se emplea actualmente para la evaluación y gestión de stocks de recursos marinos, a través de diferentes paquetes específicos desarrollados en los últimos años y distribuidos de forma abierta y colaborativa en plataformas. Estudios sobre buenas prácticas en evaluación y gestión de stocks pesqueros recomiendan la utilización de estas plataformas y paquetes de R para contribuir a la transparencia, reproducibilidad, homogeneidad, democratización en el uso de aplicaciones y revisión por pares de trabajos sobre evaluación y gestión. Los resultados de estos trabajos tienen implicaciones directas en la sociedad, ya que su objetivo es la explotación sostenible de los recursos pesqueros, los cuales suponen una importante fuente de alimento a nivel mundial. En particular, la Evaluación de Estrategias de Gestión es una disciplina dentro del ámbito de la evaluación y gestión de stocks pesqueros relativamente reciente y en continuo desarrollo y que constituye una de las mejores herramientas hasta el momento para la toma de decisiones de gestión. Esto se debe a que permite anticipar los resultados de las medidas de gestión bajo un entorno de simulación, es decir, permite asesorar a los gestores sobre qué medidas se deben aplicar en el futuro teniendo en cuenta las incertidumbres que afectan al sistema pesquero. Para ello, entre todas las librerías desarrolladas en R, analizamos tres de las más usadas actualmente: FLR_MSE, FLBEIA y OpenMSE. Dado que la aplicación de Evaluación de Estrategias de Gestión requiere de un profundo conocimiento tanto de las pesquerías como del manejo y programación en R, este trabajo pretende servir de utilidad para dotar de elementos de decisión a los posibles usuarios de estas herra
mientas evaluando los paquetes según diferentes criterios como son: su facilidad de manejo, facilidad de ejecución de los modelos, dificultad en la incorporación de los datos de entrada, capacidad para implementar nuevas funciones por el usuario, posibilidad de ejecutar evaluaciones para stocks pobres en datos, incorporación de variables ambientales y, finalmente, documentación existente al respecto.
| Afiliación (del autor) | Instituto Español de Oceanografía (IEO-CSIC), Centro Oceanográfico de Vigo |
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