The use of marine reserves in evaluating the dive fishery for the warty sea cucumber (<i>Parastichopus parvimensis</i>) in California, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
Management of sustainable fisheries depends upon reliable estimates of stock assessment. Assessment of many stocks is based entirely on fishery-dependent data (e.g., catch per unit effort), which can be problematic. Here we use fishery-independent data on stock size, collected within and outside of no-take reserves before and after the onset of fishing, to evaluate the status of the dive fishery for warty sea cucumbers, Parastichopus parvimensis, in southern California. Long-term monitoring data showed that abundance decreased throughout the Channel Islands within 36 years after the onset of fishing. No significant changes in the abundance of P. parvimensis were observed at the two non-fished reserve sites, although densities tended to increase following onset of the fishery. Beforeafter, controlimpact (BACI) analyses of seven fished and two non-fished sites implicated fishing mortality as the cause of 3383% stock declines. In sharp contrast, stock assessment based on CPUE data showed no declines and a significant increase at one island. To date, most discussion on marine reserves has focused on the protection and enhancement of exploited populations. Our study demonstrates the critically important, but often overlooked, role that marine reserves can play in providing reliable information on stock assessment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».