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Enregistrement W2012362010 · doi:10.1139/f08-020

Catch-and-release and size limit regulations for blue, white, and striped marlin: the role of postrelease survival in effective policy design

2008· article· en· W2012362010 sur OpenAlexaffvenue
William E. Pine, Steven J.D. Martell, Olaf P. Jensen, Carl J. Walters, James F. Kitchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNational Science Foundation
Mots-clésCatch and releaseFisheryOverfishingFishingRecreational fishingBiologyFisheries managementPopulationFish <Actinopterygii>Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catch-and-release fishing as a management and conservation tool for billfish (family Istiophoridae) is practiced in many recreational fisheries, and mandatory release of billfish has been implemented for some commercial fisheries. Inherent in these approaches is the observation that survival of released fish is greater than those that are landed. Recent studies using pop-up satellite tags have begun to quantify postrelease survival rates for billfish, yet the efficacy of management measures that require some or all billfish to be released have not been evaluated. Using an age- and size-structured population model that accounts for individual variability in growth, we simulated the effects of postrelease mortality on yield, risk of recruitment overfishing, efficiency (i.e., ratio of harvest to postrelease mortality), and probability of catching trophy-sized individuals for three marlin species. Regulations such as size limits, catch-and-release, and mandatory release are likely to provide some benefit to billfish populations, but our results show that the effectiveness of these strategies is reduced when release survival is less than 100%. The management approaches most likely to benefit billfish populations are ones that focus on maximizing postrelease survival in the recreational fishery and minimize the billfish catch in commercial fisheries.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations39
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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