Behaviour and habitat preferences of bigeye tuna (Thunnus obesus) and their influence on longline fishery catches in the western Coral Sea
Notice bibliographique
Résumé
Data on the depth and temperature preferences of bigeye tuna ( Thunnus obesus ) derived from archival tags were integrated with data on the spatial and temporal distribution of catches from an eastern Australian longline fishery to investigate the relationship between bigeye tuna behaviour and the fishery. Tagged individuals demonstrated variability in depth and water temperature preferences on diurnal, lunar, and seasonal scales. Deeper, cooler waters were frequented during the day, and shallower, warmer waters were frequented at night, with nighttime preferences often deeper around the full moon, although this was not consistent between individuals or temporally within individuals. Marked individual variability in depth and water temperature preferences suggest bigeye tuna are flexible in foraging strategies utilized, thereby allowing individuals to maximize their ability to successfully forage in a patchy environment. Catches of bigeye tuna corresponded with the spatial and temporal overlap of bigeye tuna distributions within the fishery on similar scales, suggesting clear influence of bigeye tuna behaviour on the behaviour of the fishery and catches. However, variability in these relationships suggests that the factors influencing the relative catchability of bigeye tuna are complex, and there are likely to be a range of additional environmental, behavioural, and operational factors that influence bigeye tuna catchability.
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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 | 0,000 | 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 ».