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Enregistrement W2145082928 · doi:10.1139/f2011-090

The illusion of plenty: hyperstability masks collapses in two recreational fisheries that target fish spawning aggregations

2011· article· en· W2145082928 sur OpenAlexvenueno aff
Brad Erisman, Larry G. Allen, Jeremy T. Claisse, Daniel J. Pondella, Éric Miller, Jason Murray

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWalton Family FoundationDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésFisheryOverfishingCatch per unit effortFishingStock (firearms)Stock assessmentRecreational fishingPopulationFish stockGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fisheries that target fish spawning aggregations can exhibit hyperstability, in which catch per unit effort (CPUE) remains elevated as stock abundance declines, but empirical support is limited. We compiled several fishery-dependent and fishery-independent data sets to assess stock trends in the barred sand bass ( Paralabrax nebulifer ) and the kelp bass ( Paralabrax clathratus ) in southern California, USA, evaluate the interaction between spawning aggregations and fishing activities, and test for hyperstability. Annual and seasonal trends from fisheries and population data indicate that regional stocks of both species have collapsed in response to overfishing of spawning aggregations and changes in environmental conditions. The aggregating behavior of fish and persistent targeting of spawning aggregations by recreational fisheries combined to produce a hyperstable relationship between CPUE and stock abundance in both species, which created the illusion that population levels were stable and masked fishery collapses. Differences in the rate of decline between the two species may be related to the size, duration, and spatial distribution of their spawning aggregations. Results of this study provide empirical evidence of hyperstability in aggregation-based fisheries and demonstrate that CPUE data be used with caution and given low weight when fishery-independent data are available.

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)0,007
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations307
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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