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Enregistrement W2002906863 · doi:10.1111/j.1365-2400.2012.00867.x

The physiological consequences of catch‐and‐release angling: perspectives on experimental design, interpretation, extrapolation and relevance to stakeholders

2012· article· en· W2002906863 sur OpenAlexaff
Steven J. Cooke, Michael Donaldson, Constance M. O’Connor, Graham D. Raby, Robert Arlinghaus, Andy J. Danylchuk, K. C. Hanson, S. G. Hinch, Thomas D. Clark, David A. Patterson, Cory D. Suski

Notice bibliographique

RevueFisheries Management and Ecology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans CanadaMcMaster UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingRecreationCatch and releaseRelevance (law)PopulationFish <Actinopterygii>Recreational fishingEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)EcologyFisheryBiologyBusinessEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past 20 years, there has been a dramatic increase in the use of physiological tools and experimental approaches for the study of the biological consequences of catch‐and‐release angling practices for fishes. Beyond simply documenting problems, physiological data are also being used to test and refine different strategies for handling fish such that stress is minimised and survival probability maximised, and in some cases, even for assessing and facilitating recovery post‐release. The inherent sensitivity of physiological processes means that nearly every study conducted has found some level of – unavoidable – physiological disturbance arising from recreational capture and subsequent release. An underlying tenet of catch‐and‐release studies that incorporate physiological tools is that a link exists between physiological status and fitness. In reality, finding such relationships has been elusive, with further extensions of individual‐level impacts to fish populations even more dubious. A focus of this article is to describe some of the challenges related to experimental design and interpretation that arise when using physiological tools for the study of the biological consequences of catch‐and‐release angling. Means of overcoming these challenges and the extrapolation of physiological data from individuals to the population level are discussed. The argument is presented that even if it is difficult to demonstrate strong links to mortality or other fitness measures, let alone population‐level impacts of catch‐and‐release, there remains merit in using physiological tools as objective indicators of fish welfare, which is an increasing concern in recreational fisheries. The overarching objective of this paper is to provide a balanced critique of the use of physiological approaches in catch‐and‐release science and of their role in providing meaningful information for anglers and managers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,318

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,204 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations205
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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