Assessing population sustainability and response to fishing in terms of aggregation structure for greenlip abalone (<i>Haliotis laevigata</i>) fishery management
Notice bibliographique
Résumé
The greenlip abalone (Haliotis laevigata) population in Waterloo Bay, South Australia, has undergone collapse and fishery closure twice since 1978. A rich data set, including survey measures of degree of spatial aggregation, has been gathered over that time and provides a unique opportunity to identify factors accounting for persistence or collapse, an issue that is of significance to abalone fisheries worldwide. Statistical analyses of fishery and survey data were undertaken to infer functional relationships between catch, effort, recruitment, adult density, and extent of aggregation. Catch rates were hyperstable, an observation consistent with the targeting of large aggregations. Statistical analysis of recruitment showed a significant year effect, implying an environmental signal, and suggested that aggregation size impacts fertilization success. Aggregation size grew under closure, suggesting an impact of fishing on this demographic feature. Aggregative behaviour appears to be critical for subpopulation sustainability. Fishery collapse may be triggered by depletion of larger abalone aggregations by heavy fishing, resulting in declines in fertilized egg production. When heavy fishing coincides with unfavourable environmental conditions, recruitment may be insufficient to sustain the subpopulation. If aggregation is similarly critical for other subpopulations, management strategies could be adapted according to the extent of aggregation in each subpopulation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».