Spatial evidence for information exchange and competition in the Gulf of St. Lawrence snow crab (<i>Chionoecetes opilio</i>) fishery
Notice bibliographique
Résumé
Throughout the 1990s, the Gulf of St. Lawrence snow crab (Chionoecetes opilio) harvest provided an example of effective co-management in a developing fishery. The Department of Fisheries and Oceans Canada (DFO) and the snow crab fleet (the fleet) shared information that coordinated management and exploitation throughout the season. A preseason survey by DFO provided resource distributions prior to the fishery's opening. In-season monitoring allowed managers to track spatial and temporal variation in crab availability. This level of detail allowed the application of the ideal free distribution as a management and conservation tool. However, proper justification for its application requires the demonstration of information exchange and competitive effects. The spatial distribution of effort suggests that both of these are present. Fishing effort was influenced by public information and potential information exchange within the fleet. Reduced aggregation at smaller spatial scales suggests competition in trap placement. Thus, increasing fleet size may have a disproportionately small impact on fishing mortality because of limitations in information exchange and the lack of personal information in the new vessels. However, the nonlinear relationship between crab abundance and catch rates suggests that managers should avoid policies that increase fishing effort during times of low crab abundance.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».