Fish behaviour from fishers’ knowledge: the case study of tropical tuna around drifting fish aggregating devices (DFADs)
Notice bibliographique
Résumé
Purse-seining for tropical tuna is one of the most technologically advanced fisheries in the world. The purpose of this study was to apply local ecological knowledge (LEK) to assist in the planning of future in situ studies of fish behaviour around drifting fish aggregating devices (DFADs) by prioritizing research topics, thereby reducing the number of potential hypotheses to explore. Interviews of fishing masters of the purse-seine fleets working in the western Indian Ocean provided an alternate, independent, and previously unexplored source of behavioural information, specifically on the attraction, retention, and departure behaviours of tuna schools in relation to DFADs. Most fishing masters agreed that the maximum attraction distance of a DFAD is approximately 10 km and generally agreed to the following statements. Tuna form distinct schools under FADs, commonly segregated by species and size. The main reasons for the departure of tuna aggregations from FADs are changes in currents or FAD movements and location in relation to physical or oceanographic features. The number of actively monitored DFADs at sea in the western Indian Ocean was estimated at approximately 2100. Incorporating fishers into the planning and design stages of future research projects will facilitate collaborative and integrated approaches.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».