Les chercheurs ont utilisé des simulations informatiques pour évaluer les effets des données de capture manquantes sur les évaluations des pêcheries. Ils ont examiné différents scénarios, y compris différents niveaux de données manquantes et différents types de données manquantes (par exemple, données de capture manquantes pour une espèce spécifique ou pour toutes les espèces).
L'étude a révélé que l'exactitude des évaluations des pêcheries n'était pas toujours affectée de manière significative par l'absence de données de capture. Dans certains cas, les estimations de l’abondance des poissons et des taux de mortalité par pêche sont restées fiables même en présence d’une quantité importante de données manquantes. Cela était particulièrement vrai lorsque les données manquantes étaient aléatoires et non biaisées.
Cependant, les chercheurs ont également constaté que les données de capture manquantes pouvaient avoir des effets négatifs dans certaines situations. Par exemple, lorsque les données manquantes étaient concentrées dans des zones ou des périodes spécifiques, ou lorsque les données manquantes étaient biaisées (par exemple, les pêcheurs sous-déclaraient leurs prises), l'exactitude des évaluations des pêcheries pouvait être compromise.
Dans l’ensemble, l’étude suggère que l’impact des données de capture manquantes sur les évaluations des pêcheries doit être évalué au cas par cas. Les gestionnaires des pêcheries doivent tenir compte du contexte et des caractéristiques spécifiques de la pêcherie, ainsi que du type de données manquantes, lorsqu'ils prennent des décisions sur la manière de traiter les données de capture manquantes.
Cette étude souligne l'importance d'évaluer soigneusement l'impact des données manquantes sur les évaluations des pêcheries et de développer des méthodes appropriées pour traiter les données manquantes afin de garantir l'exactitude et la fiabilité de ces évaluations.
