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Enregistrement W1957790940 · doi:10.1139/cjfas-2014-0183

Recreational angling intensity correlates with alteration of vulnerability to fishing in a carnivorous coastal fish species

2014· article· en· W1957790940 sur OpenAlexvenueno aff
Josep Alós, Miquel Palmer, Pedro Trías, Carlos Díaz‐Gil, Robert Arlinghaus

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiplodusFishingFisheryRecreationPredationCatch and releaseRecreational fishingBiologyEcologyGeographyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased timidity is a behavioral response to exploitation caused by a combination of learning and fisheries-induced selection favoring shy fish. In our study, the potential for angling-induced change in fish behavior was examined in two marine coastal fishes exploited by boat recreational fishing in the Mediterranean (Mallorca, Spain). It was expected that the mean vulnerability to capture of surviving individuals would differ across a gradient of previous exposure to recreational angling and that this effect would be present in multiple species. The prediction received partial empirical support. Recreational angling intensity was correlated with enhanced gear-avoidance behavior in only one of the two study species, the carnivorous painted comber (Serranus scriba). By contrast, the omnivorous fish species in our study, the annular seabream (Diplodus annularis), did not differ in its behavior towards hooks in exploited compared with unexploited sites. These results suggest that recreational angling may contribute to patterns of hyperdepletion in catch rates because of increased timidity and associated reduced vulnerability to fishing gear in some exploited species. Such effects would lead to erroneous interpretations about the status of the fish stocks when assessed by fishery-dependent data and would negatively affect catch rates and quality of the fishery in the affected species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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