A Broad-Scale Approach to Management of Ontario's Recreational Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable exploitation of Ontario's aquatic resources calls for a new management approach. This vast resource includes more than 250,000 lakes and offers angling opportunities for many popular species (e.g., walleye Sander vitreus (formerly Stizostedion vitreum), lake trout Salvelinus namaycush, brook trout S. fontinalis, northern pike Esox lucius, smallmouth bass Micropterus dolomieu, largemouth bass M. salmoides, and muskellunge E. masquinongy). In pioneer days, the “apparently inexhaustible abundance of resources” fostered an open-access policy promoting the recreational use of these resources for the benefit of the economy. After World War II, there was a rapid increase in angling effort and by the 1970s many lakes were being overexploited. Clearly, an unrestricted, open-access policy was no longer appropriate. The result has been a rapid proliferation of fishing regulations as exceptions to divisionwide regulations that were created to protect lakes where problems were detected. The growing complexity of these regulations is the result of a management approach that has focused on individual lakes. This complexity is not popular with the angling public, and evaluation of its benefits has proven difficult because a change in regulations on one lake may affect fishing effort on other lakes. We argue that a larger spatial and temporal scale of management is needed when a resource is widely dispersed across a large population of lakes. This new approach should incorporate (1) consensus on biologically achievable objectives, (2) periodic, unbiased assessment of the state of the resource, (3) periodic evaluation to decide whether current management practices are meeting objectives, and (4) adaptive management in choosing among alternative management actions. Recent progress towards establishing this management approach in Ontario is discussed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».