Characterizing seabird bycatch in the eastern Australian tuna and billfish pelagic longline fishery in relation to temporal, spatial and biological influences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seabirds killed incidentally in Australia's eastern tuna and billfish (ETBF) longline fishery between September 2001 and June 2006 were examined to evaluate species composition and to relate, where possible, capture events to operational and environmental factors. During this period 2.129 million hooks on 2202 shots were observed, and 369 birds were reported killed. The majority (78%) of these were flesh‐footed shearwaters ( Puffinus carniepes ), 53% of which were male and 44% female. Smaller numbers of medium to large sized albatrosses ( Diomedeidae , predominantly female) and other shearwaters ( Puffinus spp.) and petrels ( Pterodroma spp.) dominated the remainder of the bycatch. Of the 369 birds reported taken as bycatch, 280 were available for necropsy, and species identifications performed in situ by observers were assessed. While observer identifications were generally correct for common species, performance was poor for less common ones. The geographical location (latitude) of shots, season, time of day at which shots were set, and bait type and life status (dead or alive) influenced the seabird bycatch rate. The majority of captures (87% overall) occurred between 30 and 35°S, with bycatch being lowest in winter, and remaining at similar levels across the other seasons. The use of live fish bait was generally associated with increased captures of both seabirds overall, and flesh‐footed shearwaters in particular. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».