Tagging by Lobster Fishermen to Estimate Abundance of the Discarded Portions of Their Catch
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The cost of tagging studies can be greatly reduced if fishermen tag, release, and recapture during fishing operations. Some population components captured during fishing can not be legally retained. If these components are returned to the sea unharmed, their abundance can be estimated. Lobster tag, release, and recapture data were obtained by fishermen during their fishing activities over a 9-week season. Tags were inexpensive and easy to apply to cable ties. Abundance of ovigerous females and window females (non-ovigerous females, 114–124 mm carapace length) were estimated for seven and three fishing grounds respectively. When lobster fecundity was included in the calculations, annual egg production was also estimated. Fishery management applications include measuring the benefits of a regulation, and setting reference points to the numerical abundance of a life history stage. Experimental and area-specific management are more affordable if fishermen can collect data for stock assessment during their fishing operations. Data quality depends on carefully communicating the purpose and procedures to fishermen, and on designing a data sheet to reduce recording errors. Resumen el costo de los estudios de marcado puede reducirse sustancialmente si los pescadores mismos marcan, liberan y recapturan a los animales durante las operaciones de pesca. Algunos componentes poblacionales que son capturados durante las faenas no pueden ser retenidos legalmente. Si estos componentes se regresan intactos al mar, entonces es posible estimar su abundancia. Los datos de marcado, liberación y recaptura de langosta fueron tomados por los pescadores durante las actividades de pesca a lo largo de una temporada de nueve semanas. Las marcas fueron poco costosas y fáciles de aplicar. Se estimó la abundancia de hembras ovígeras y no ovígeras (éstas últimas con longitudes de carapacho de 114 mm a 124 mm) para siete y tres zonas de pesca, respectivamente. Cuando la fecundidad de las langostas fue incluida en los cálculos, también se estimó la producción anual de huevos. Las aplicaciones para el manejo pesquero incluyeron la medición de los beneficios de una regulación y el establecimiento de puntos de referencia para la abundancia numérica de los estadios de vida. El manejo experimental y por áreas es más costeable si los pescadores, durante las operaciones de pesca, pueden colectar datos útiles para la evaluación de los stocks. La calidad de los datos depende de que a los pescadores se les comunique cuidadosamente el propósito y procedimiento que implica el estudio así como del diseñ una hoja de captura que reduzca el error en los registros.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».