Effects of habitat quality and fishing on Caribbean spotted spiny lobster populations
Notice bibliographique
Résumé
Summary Overfishing has had detrimental impacts on many marine populations. However, measurements of the effect of exploitation are often confounded by intersite differences in habitat quality. To assess the effects of fishing and habitat quality on spotted spiny lobster Panulirus guttatus , the target of a luxury fishery in the Caribbean, lobster populations were assessed on 12 reefs around Anguilla, British West Indies. Habitat quality was measured by the availability of foraging habitat. Fishing intensity was estimated through interviews with fishers. Spotted spiny lobster densities were significantly higher on reefs with good‐quality habitat than on poorer‐quality reefs. However, mean lobster size remained constant regardless of habitat quality. In contrast, lobsters were on average smaller in heavily fished than in unfished areas because of the removal of the largest size classes by fishers. Changes in densities as a result of fishing could not be detected, and there was no interaction between fishing pressure and habitat quality. The lack of an observable effect of fishing on lobster population densities may be because fishers more intensively target high‐quality habitats. Fishing has probably reduced lobster densities on high‐quality reefs to a greater extent than on low‐quality reefs, but the high productivity of good‐quality sites is still sustaining more intense fishing. Synthesis and applications . The importance of habitat quality in sustaining P. guttatus populations in the face of intense exploitation suggests that management efforts should be aimed at enhancing reef health. The latter may be achieved through the establishment of no‐take areas on good‐quality reefs. Such actions should, however, be expected to generate conflicts with stakeholders because these reefs are currently those most heavily exploited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».