Seasonal patterns in bycatch composition and mortality associated with a freshwater hoop net fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although bycatch is well known and well studied in marine fisheries, comparatively little is known about bycatch in freshwater fisheries. Even basic information on bycatch composition and mortality in freshwater is unavailable, given that few inland jurisdictions require reporting of bycatch. A small‐scale inland hoop net fishery that targets pan fish (e.g. sunfish, Lepomis spp.) and operates primarily in the spring and fall was simulated in two lakes in south‐eastern Ontario to characterize both bycatch composition and mortality. We fished one lake in both spring and fall to compare catch rates, while in the other lake we set nets for 2 or 6 days during the spring to assess fish mortality associated with different net tending frequencies. In both lakes, bycatch consisted of gamefish, turtles (including several species at risk), and mammals. For fish, there was no difference in spring and fall catches. Turtles, however, were captured more often in spring. Fish mortality of both target and non‐target species increased from 0.3–0.9% to 3.0–3.7% (4–10 times) when set net duration increased from 2 to 6 days. Despite the provision of an air breathing space in our nets, we documented severe turtle mortality (33% in one lake) and all mammals died, suggesting that provision of air spaces is not always effective. Although all bycatch mortality is a concern, turtles are prone to population declines even with low levels of non‐natural mortality. As such, regulators may consider limiting commercial fishing to the fall in this region to reduce turtle captures. Seasonal restrictions on fishing or use of frequent net tending (e.g. < 2 days) will not prevent all turtle bycatch and therefore gear modifications should be investigated to further reduce turtle captures and mortality associated with hoop nets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».