A Model-Based Evaluation of Active Management of Recreational Fishing Effort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recreational fisheries are increasingly faced with the dilemma of “too many people chasing too few fish.” Active management of angler effort promises relief from the pressures of overcrowding and declines in angling quality. In this paper, we develop a regional-scale model of recreational fishery dynamics to evaluate how active effort management policies might affect the cumulative value taken over many fisheries. The model incorporates linear increases in satisfaction per angler-day with increases in catch rate to represent demand, declines in catch rate with increasing effort to represent supply limitations, and angler movement among open-access fisheries to represent the presence of uncontrolled, open-access alternatives to effort-managed fisheries. The management control variables were the proportion of fisheries managed under effort control (Pm) and the proportion of open-access effort allowed on managed lakes (Pe). Unmanaged lakes remained open access. Policies that maximized total regional value favored effort management for all combinations of Pm and Pe. The total increases in value over open-access conditions were greatest under conditions of high demand and low effort movement. When effort movement and demand for improved quality were both high, a large proportion (>50%) of fisheries needed to be included under effort control to offset the value losses on open-access fisheries. Because effort management offers promise for creating above-average fishing opportunities, managers should carefully consider regional-scale impacts and the potential demand for high-quality, low-effort angling opportunities.
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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) | 0,001 | 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 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 ».