A breath of fresh air: avoiding anoxia and mortality of freshwater turtles in fyke nets by the use of floats
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Freshwater turtles are susceptible to drowning in commercial fishing nets and this is a major conservation concern. Methods to mitigate turtle bycatch mortality typically involve reducing the capture of bycatch using gear modifications. Another method to reduce mortality is to keep bycatch alive following capture. Using physiological measures of anoxia, this study determined whether providing air spaces using floats within fyke nets could prevent turtles from drowning. In a controlled setting, blood lactate and pH of painted turtles ( Chrysemys picta ) experimentally introduced into submerged nets, nets with floats, and nets that breached the surface were compared. While emulating commercial fishing practices – where turtles and fish voluntarily entered nets – catch rates and compositions as well as blood lactate in turtles captured were compared in submerged nets with and without floats. Painted turtles in submerged nets exhibited elevated blood lactate and pronounced acidosis compared with turtles from nets with floats and surfaced nets. Catch rates and compositions from emulated fishing were statistically similar in nets with and without floats; however, total fish catches were roughly one‐third less in nets with floats. The same pattern of physiological disturbance was observed with turtles captured in submerged nets with and without floats as in the controlled experiment. Overall, blood physiology indicated that anoxia occurred in turtles in submerged nets while nets with floats reduced physiological disturbance. However, variation in blood lactate levels when fishing fyke nets with floats suggests that turtles were experiencing slight anoxia and so the size of air spaces may be important in allowing access to air. Creating air spaces in fyke nets using floats is a simple and cost‐effective method to avoid the drowning of turtles. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».