Using bycatch data to understand habitat use of small cetaceans: lessons from an experimental driftnet fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stenson, G. B., Benjamins, S., and Reddin, D. G. 2011. Using bycatch data to understand habitat use of small cetaceans: lessons from an experimental driftnet fishery. – ICES Journal of Marine Science, 68: 937–946. Many marine mammals inhabit offshore areas where it is difficult to determine distribution and abundance. Historical bycatch data of marine mammals in the Northwest Atlantic obtained from the Canadian experimental Atlantic salmon (Salmo salar) driftnet fishery were examined to obtain information on seasonal distribution and relative abundance. From 1965 to 2001, 47 cruises were undertaken totalling 12 566.5 km-h of fishing effort; four species of small cetacean and two species of pinniped were caught. Harbour porpoises (Phocoena phocoena) were the most frequently caught species in all areas except the Labrador Sea, where Atlantic white-sided dolphins (Lagenorhynchus acutus) were more common. Long-finned pilot whales (Globicephala melas), common dolphins (Delphinus delphis), harp seals (Pagophilus groenlandicus), and harbour seals (Phoca vitulina) were also taken occasionally. Although typically considered an inshore species, harbour porpoises were regularly reported in deep water (>2000 m), in the Newfoundland Basin and Labrador Sea. Atlantic white-sided dolphins were often caught along the edge of the continental shelf and appeared to prefer relatively warm water. Finally, catch records indicate that waters of the Newfoundland Basin and Southern Grand Banks may contain important winter habitat for several small species of cetacean.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».