The physiological consequences of catch‐and‐release angling: perspectives on experimental design, interpretation, extrapolation and relevance to stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».