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Enregistrement W2101664272 · doi:10.1111/j.1467-2979.2007.00265.x

Enhancing catch‐and‐release science with biotelemetry

2008· article· en· W2101664272 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiotelemetryTelemetryFish <Actinopterygii>Catch and releaseFishingFisheryBiologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Catch‐and‐release (C&amp;R) angling is widely practised by anglers and is a common fisheries management strategy or is a by‐product of harvest regulations. Accordingly, there is a growing body of research that examines not only the mortality associated with C&amp;R, but also the sublethal physiological and behavioural consequences. Biotelemetry offers a powerful means of remotely monitoring the behaviour, physiology and mortality of fish caught and released in their natural environment, but we contend that its usefulness is still underappreciated by scholars and managers. In this study, we review the applications of biotelemetry in C&amp;R science, identify novel research directions, opportunities and challenges. There are now about 250 C&amp;R studies but only one quarter of these utilize biotelemetry. In fact, almost all of the C&amp;R studies that have used biotelemetry have been conducted within the last decade. We found that the majority of C&amp;R telemetry studies used either radio or acoustic telemetry, while comparatively few studies have used satellite technologies. Most C&amp;R biotelemetry studies have been used to assess mortality rates, behavioural impairments or to evaluate the effects of displacement on fish. A small fraction of studies (&lt;8%) have used physiological sensors despite the fact that these tools are highly applicable to understanding the multiple sublethal consequences of C&amp;R and are useful for providing mechanistic insights into endpoints such as death. We conclude that C&amp;R science has the potential to benefit greatly from biotelemetry technology, particularly with respect to providing more robust short‐term and delayed mortality estimates and adopting a more integrative and comparative approach to understanding the lethal and sublethal impacts of C&amp;R. However, there are still a number of challenges including (i) the need for appropriate controls and methodological approaches, (ii) the need for accounting for tagging and handling stress and mortality, and (iii) the need for certainty in assessing mortality. However, the benefits associated with C&amp;R biotelemetry outweigh its disadvantages and limitations and thereby offer C&amp;R researchers a suite of new tools to enhance fisheries management and conservation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,171 · 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