Effects of Turtle Excluder Devices (TEDs) on the Bycatch of Three Small Coastal Sharks in the Gulf of Mexico Penaeid Shrimp Fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The stock of blacknose sharks Carcharhinus acronotus in the U.S. South Atlantic and the Gulf of Mexico is overfished, and according to the 2007 stock assessment conducted by the National Marine Fisheries Service overfishing continues to occur. Penaeid shrimp trawl bycatch rates in the Gulf of Mexico were modeled for this species as well as for the Atlantic sharpnose shark Rhizoprionodon terraenovae and bonnethead shark Sphyrna tiburo using a combination of research trawl and observer data. Research trawls have never used turtle excluder devices (TEDs), which are expected to exclude larger specimens of blacknose sharks. Most of the observer data that contain blacknose shark occurrences were collected during the pre-TED era when the two data sets tracked one another. Minimum observer data were available for the post-TED period (1990–present). As a consequence, the pre-TED (1972–1989) relationship between observer and research trawl catch per unit effort (CPUE) is driving the observer CPUE estimates from 1990 to the present, a period characterized by increased blacknose shark abundance. We suspected that the increase in predicted observer CPUE in the post-TED era is an artifact of application of the pre-TED observer and research trawl relationship to the post-TED era. This suspicion led us to question whether the bycatch of these species was altered due to the use of TEDs. We used negative binomial regression in a before-after-control-impact setting to test the effects of TEDs on the bycatch rates of these small coastal sharks. The TED effect was found to substantially reduce the bycatch of blacknose sharks (by 94%) and to do so moderately for bonnethead sharks (31%); the results were inconclusive for Atlantic sharpnose sharks. The management implication of our findings is that the existing small coastal shark–penaeid shrimp fishery bycatch model needs to be modified or replaced with a model that explicitly incorporates the potential for a TED effect. Received March 23, 2011; accepted December 15, 2011
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».