MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977114806 · doi:10.1371/journal.pone.0017467

Albatrosses Following Fishing Vessels: How Badly Hooked Are They on an Easy Meal?

2011· article· en· W1977114806 sur OpenAlexfundno aff
José P. Granadeiro, Richard A. Phillips, Paul Brickle, Paulo Catry

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKMcGill UniversityWildlife Conservation Society
Mots-clésFisheryFishingDiscardsForagingAlbatrossBycatchTrawlingBottom trawlingPopulationThreatened speciesGeographyBiologyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,156 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations66
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetAvian ecology and behaviorTravaux en français237 207