Bycatch and discard mortality in commercially caught blue sharks Prionace glauca assessed using archival satellite pop-up tags
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.
Notice bibliographique
Résumé
Blue sharks Prionace glauca are the most frequently discarded fish species during commercial pelagic longline fishing operations worldwide, yet their post-release mortality rate has never been measured. A generalized linear model of 12 404 blue sharks observed during the Canadian Atlantic pelagic longline swordfishery suggested a hooking mortality of 12 to 13%, yet scientific examination of 902 of these sharks indicated that hooking mortality was actually higher. A random sample of 40 of these blue sharks were tagged with satellite pop-up archival transmission (PAT) tags, then monitored for periods of up to 6 mo after release. All of the surviving sharks exhibited a depthholding recovery behaviour for a period of 2 to 7 d after release. All healthy sharks survived, while 33% of those that were badly injured or gut hooked subsequently died. Overall blue shark bycatch mortality in the pelagic longline fishery was estimated at 35%, while the estimated discard mortality for sharks that were released alive was 19%. Survival time models indicated that 95% of the mortality occurred within 11 d of release, indicative of death by trauma rather than starvation. The annual blue shark catch in the North Atlantic was estimated at about 84 000 t, of which 57 000 t is discarded. A preliminary estimate of 20 000 t of annual dead discards for North Atlantic blue sharks is similar to that of the reported nominal catch, and could substantially change the perception of population health if incorporated into a population-level stock assessment.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle