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Enregistrement W2005477098 · doi:10.1139/f07-090

Evidence for greater reproductive output per unit area in areas protected from fishing

2007· article· en· W2005477098 sur OpenAlexvenueno aff
Michel J. Kaiser, ROBERT E. BLYTH‐SKYRME, Paul J. B. Hart, Gareth Edwards‐Jones, David C. Palmer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentCentre for Environment, Fisheries and Aquaculture Science
Mots-clésFishingOverfishingFisheryMarine protected areaFisheries managementMarine reserveBiologyGeographyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine protected areas are advocated as an essential management tool to ensure the sustainable use of marine resources by providing insurance against over-exploitation and through the provision of refuge for a large biomass of sexually mature adults. Using a unique fishing gear-restriction, voluntary management system as a large-scale experiment, we found that adult scallops (Pecten maximus) within areas protected from towed bottom-fishing gear had heavier adductor muscle tissue and gonads that were 19%–24% heavier than those of scallops in fished areas, while other body and age characteristics were similar in both areas. The scallops within the protected area also occurred at a much higher abundance than adjacent, chronically fished (× 12.83) and wider commercially exploited (× 2.18) areas. These results provide evidence that the use of towed bottom-fishing gear can further exacerbate the effects of overfishing through the suppression of the reproductive potential of individuals of similar body size. These findings underline the utility of using closed areas as tools for fisheries conservation of sedentary species of commercial importance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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