Finish Discard CPUE appendix English/French plots

R/run-discard-index-model.R

@@ -100,5 +100,6 @@ run_discard_index_model <- \(dfleet,
   predictions <- plyr::ldply(model, predict_cpue_index_tweedie)
   write_csv(predictions, fn_predictions)
 
-  model
+  list(model = model,
+       predictions = predictions)
 }

doc/110-cpue.Rmd

@@ -238,20 +238,21 @@ dfleet |>
 #knitr::include_graphics(file.path(cpuefold, "catch-effort-1.png"), dpi = NA)
 ```
 
-```{r fit-cpue, results='hide', warning=FALSE, message=FALSE}
+```{r fit-cpue, results = 'hide', warning = FALSE, message = FALSE}
 
-model <- run_discard_index_model(dfleet = dfleet,
-                                 params = cpue_extraction(ret_params = TRUE),
-                                 fn_csv = "/srv/arrowtooth/arrowtooth-nongit/data")
+mod_pred <- run_discard_index_model(dfleet = dfleet,
+                                    params = cpue_extraction(ret_params = TRUE),
+                                    fn_csv = "/srv/arrowtooth/arrowtooth-nongit/data")
+model <- mod_pred$model
+predictions <- mod_pred$predictions
 ```
 
-
 (ref:fig-cpue-coef-fixed-en) Fixed effect coefficient estimates. In all cases, the values are with respect to the reference (most common) factor level (the missing factor level in each plot). Dots, thick, and thin lines represent mean, 50%, and 95% confidence intervals.
 
 (ref:fig-cpue-coef-fixed-fr) Estimations du coefficient de l'effet fixe. Dans tous les cas, les valeurs se rapportent au niveau de facteur de référence (le plus courant) (le niveau de facteur manquant dans chaque graphique). Les points, les lignes épaisses et les lignes fines représentent la moyenne, les intervalles de confiance à 50 % et à 95 %.
 
 
-```{r fig-cpue-coef-fixed, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-coef-fixed-fr)", "(ref:fig-cpue-coef-fixed-en)"), out.width = "6in", results = 'asis'}
+```{r fig-cpue-coef-fixed, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-coef-fixed-fr)", "(ref:fig-cpue-coef-fixed-en)"), results = 'asis', fig.asp = 1.1}
 
 toplot <- which(attr(
   model, "split_labels")$formula_version == "Full standardization")
@@ -264,7 +265,7 @@ plot_fixed_effect_coefs(model[[toplot[i]]]) +
 
 (ref:fig-cpue-coef-rel-fr) Valeurs d'interception aléatoires dans l'espace logarithmique pour la localité et le navire.
 
-```{r fig-cpue-coef-rel, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-coef-rel-fr)", "(ref:fig-cpue-coef-rel-en)"), out.width = "\\textwidth", results = 'asis'}
+```{r fig-cpue-coef-rel, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-coef-rel-fr)", "(ref:fig-cpue-coef-rel-en)"), results = 'asis', fig.asp = 0.8}
 
 toplot <- which(attr(
   model, "split_labels")$formula_version == "Full standardization")
@@ -278,7 +279,7 @@ plot_random_intercepts(model[[toplot[i]]],
 
 (ref:fig-cpue-coef-rel2-fr) Valeurs d'interception aléatoires pour l'effet d'interaction localité-année. Les étiquettes des panneaux représentent les identifiants des localités.
 
-```{r fig-cpue-coef-rel2, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-coef-rel2-fr)", "(ref:fig-cpue-coef-rel2-en)"), out.width = "\\textwidth", results = 'asis'}
+```{r fig-cpue-coef-rel2, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-coef-rel2-fr)", "(ref:fig-cpue-coef-rel2-en)"), results = 'asis', fig.asp = length(params$area)}
 
 toplot <- which(attr(
   model, "split_labels")$formula_version == "Full standardization")
@@ -291,9 +292,30 @@ plot_year_locality_interactions(model[[toplot[i]]]) +
 
 (ref:fig-cpue-stand-index-fr) Indices de CPUE pour les rejets commerciaux. La ligne rouge est la version standardisée, la ligne noire pleine est une version avec seulement un prédicteur annuel avec le modèle d'observation Tweedie, et la ligne en pointillé est la prise additionnée pour les espèces divisée par l'effort. Les rubans indiquent les intervalles de confiance à 95 % (Wald). Le processus de standardisation n'a pas un grand impact sur la forme de la série temporelle ici, ce qui indique probablement qu'il n'y a pas eu de changements systématiques dans les facteurs de standardisation inclus dans le modèle qui ont eu un impact sur la CPUE.
 
-```{r fig-cpue-stand-index, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-stand-index-fr)", "(ref:fig-cpue-stand-index-en)"), out.width = "\\textwidth", results = 'asis'}
-
- knitr::include_graphics(file.path(cpuefold, "predictions-stand-1.png"), dpi = NA)
+```{r fig-cpue-stand-index, fig.cap = ifelse(fr(), "(ref:fig-cpue-stand-index-fr)", "(ref:fig-cpue-stand-index-en)"), results = 'asis', fig.asp = length(params$area) * 0.55}
+
+arith_cpue <- dfleet |> 
+  bind_rows() |>
+  group_by(area, year) |>
+  summarise(est = sum(spp_catch) / sum(hours_fished)) |>
+  mutate(model = "Combined") |>
+  group_by(area) |>
+  mutate(geo_mean = exp(mean(log(est)))) |>
+  mutate(est = est/geo_mean) |>
+  ungroup()
+
+predictions <- predictions |> 
+  filter(formula_version %in% c("Unstandardized", "Full standardization"))
+
+if(!params$skip_single_variable_models){
+  gfplot:::plot_cpue_predictions(predictions, "Combined",
+                                 scale = TRUE,
+                                 french = fr()) +
+    geom_line(data = arith_cpue, aes(year, est),
+      inherit.aes = FALSE, lty = 2) +
+    scale_x_continuous(breaks = seq(1990, 2050, 5))
+}
+#knitr::include_graphics(file.path(cpuefold, "predictions-stand-1.png"), dpi = NA)
 ```
 
 \clearpage