Variability in trap catches for an American lobster, <i>Homarus americanus</i> , spring fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At‐sea sampling is a common approach used by fisheries scientists to assess changes in fished populations. Traditional sampling programmes focus on short intensive sampling periods by fisheries personnel, although there has been a move to increase temporal sampling frequency within a fishing season by using harvesters. To determine the suitability of these two options, we compared the precision of estimates obtained for the American lobster (Homarus americanus) fishery in the southern Gulf of St. Lawrence, Canada. The sampling variance estimation for the mean catch‐per‐unit‐effort (CPUE) was based on a three‐stage sampling design with days as the primary unit, and buoy and trap as secondary and third stage units, respectively. Using the estimated variance components to predict and compare the variance of the mean CPUE for different at‐sea sampling designs, we show that it would be more efficient to sample a few traps (at least 3) every day for the entire fishing season than the traditional at‐sea sampling of the entire fishing gear twice or three times in a season by scientific personnel. Designing a harvester‐based at‐sea sampling programme could be an efficient approach for reducing costs while gathering essential fishery data, improving dialogue between the industry and scientists, and increasing harvesters’ participation in managing the resource.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».