Novel life‐history data for threatened seahorses provide insight into fishery effects
Notice bibliographique
Résumé
Life-history variables for three incidentally captured species of seahorse (Kellogg's seahorse Hippocampus kelloggi, the hedgehog seahorse Hippocampus spinosissimus and the three-spot seahorse Hippocampus trimaculatus) were established using specimens obtained from 33 fisheries landing sites in Peninsular Malaysia. When samples were pooled by species across the peninsula, sex ratios were not significantly different from unity, and height and mass relationships were significant for all species. For two of these species, height at physical maturity (HM ) was smaller than the height at which reproductive activity (HR ) commenced: H. spinosissimus (HM = 99·6 mm, HR = 123·2 mm) and H. trimaculatus (HM = 90·5 mm, HR = 121·8 mm). For H. kelloggi, HM could not be estimated as all individuals were physically mature, while HR = 167·4 mm. It appears that all three Hippocampus spp. were, on average, caught before reproducing; height at 50% capture (HC ) was ≥HM but ≤HR . The results from this study probe the effectiveness of assessment techniques for data-poor fisheries that rely heavily on estimates of length at maturity, especially if maturity is poorly defined. Findings also question the sustainability of H. trimaculatus catches in the south-west region of Peninsular Malaysia, where landed specimens had a notably smaller mean height (86·2 mm) and markedly skewed sex ratio (6% males) compared with samples from the south-east and north-west of the peninsula.
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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 | 0,001 |
| 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 ».