Effectively managing angler satisfaction in recreational fisheries requires understanding the fish species and the anglers
Notice bibliographique
Résumé
Whenever satisfied anglers are an important objective of recreational fisheries management, understanding how trip outcomes influence satisfaction reports is critical. While anglers, generally, prefer high catch rates and large fish, the relative importance of these catch outcomes for catch satisfaction has not been established across species and angler types. We examined relationships between angler specialization, trip outcomes (both catch and non-catch characteristics such as crowding), and catch satisfaction across six freshwater fish species in northern Germany. As expected, catch satisfaction was primarily determined by catch rate and fish size in all fish species; however, the relative importance of these two outcomes varied considerably across species and among angler types that differed by commitment to fishing. We found a diminishing marginal return of satisfaction for increasing catch rate for all but small-bodied cyprinid species, while increasing size of largest retained fish monotonically increased catch satisfaction in all species we examined. Non-catch outcomes (e.g., the number of other anglers seen while fishing) also had a significant negative influence on catch satisfaction, suggesting that non-catch factors are important in establishing expectations and for contextual evaluation of catch outcomes. We also determined that diversified trips made anglers more satisfied and that all else being equal, specialized anglers increased catch satisfaction from travel and fishing time. The results highlight the importance for managers to consider their particular mix of anglers as well as the fish species present when setting regulations aimed at increasing angler satisfaction.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».