Albatrosses Following Fishing Vessels: How Badly Hooked Are They on an Easy Meal?
Notice bibliographique
Résumé
Fisheries have major impacts on seabirds, both by changing food availability and by causing direct mortality of birds during trawling and longline setting. However, little is known about the nature and the spatial-temporal extent of the interactions between individual birds and vessels. By studying a system in which we had fine-scale data on bird movements and activity, and near real-time information on vessel distribution, we provide new insights on the association of a threatened albatross with fisheries. During early chick-rearing, black-browed albatrosses Thalassarche melanophris from two different colonies (separated by only 75 km) showed significant differences in the degree of association with fisheries, despite being nearly equidistant to the Falklands fishing fleet. Most foraging trips from either colony did not bring tracked individuals close to vessels, and proportionally little time and foraging effort was spent near ships. Nevertheless, a few individuals repeatedly visited fishing vessels, which may indicate they specialise on fisheries-linked food sources and so are potentially more vulnerable to bycatch. The evidence suggests that this population has little reliance on fisheries discards at a critical stage of its nesting cycle, and hence measures to limit fisheries waste on the Patagonian shelf that also reduce vessel attractiveness and the risk of incidental mortality, would be of high overall conservation benefit.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».