Contraction of the banana prawn (Penaeus merguiensis) fishery of Albatross Bay in the Gulf of Carpentaria, Australia
Notice bibliographique
Résumé
When the biomass and area occupied by a stock decline together, catch rates can remain high (hyperstability) and management with effort controls may be ineffectual. Banana prawn (Penaeus merguiensis) catches declined from 2000 until 2005 in the Albatross Bay area in the Gulf of Carpentaria (GOC), Australia. Data from commercial logbooks were used to investigate historical changes in the banana prawn fishery in this and other regions of the Northern Prawn Fishery to infer the potential causes of this decline. Data since 1970 were analysed using: (1) the mapping of catch and effort; and (2) normalised rank order catch curves, to determine the distribution of catches across fishing areas. These analyses show that there has been a marked contraction of the Albatross Bay fishery over 33 years of fishing into the centre of a stable ‘hotspot’, suggesting a potential mechanism for the observed negative relationship between catchability and biomass. We believe this is the first observation of a Peneaus prawn fishing ground contracting as biomass declines, supporting the view that the contraction of an area occupied by a stock as biomass declines, is a generalised phenomena observed widely across fisheries resources and not a dynamic confined to certain finfish and molluscs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».