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Enregistrement W2126164077 · doi:10.3354/meps08109

Bycatch and discard mortality in commercially caught blue sharks Prionace glauca assessed using archival satellite pop-up tags

2009· article· en· W2126164077 sur OpenAlexaffabout
Steven E. Campana, W Joyce, MJ Manning

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBycatchFisheryPelagic zoneFishingPacific oceanBiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations200
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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