The understudied and underappreciated role of predation in the mortality of fish released from fishing gears
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The assumption that animals released from fishing gears survive has frequently been scrutinized by researchers in recent years. Mortality estimates from these research efforts can be incorporated into management models to ensure the sustainability of fisheries and the conservation of threatened species. Post‐release mortality estimates are typically made by holding the catch in a tank, pen or cage for short‐term monitoring (e.g. 48 h). These estimates may be inaccurate in some cases because they fail to integrate the challenges of the wild environment. Most obvious among these challenges is predator evasion. Stress and injury from a capture experience can temporarily impair physiological capacity and alter behaviour in released animals, a period during which predation risk is likely elevated. In large‐scale commercial fisheries, predators have adapted their behaviour to capitalize on impaired fishes being discarded, while in recreational catch‐and‐release fisheries, exercise and air exposure can similarly impede the capacity for released fish to evade opportunistic predators. Owing to the indirect and often cryptic nature of this source of mortality, very few studies have attempted to document it. A survey of the literature demonstrated that <2% of the papers in the combined realms of bycatch and catch‐and‐release have directly addressed or considered post‐release predation. Future research should combine field telemetry and laboratory studies using both natural and simulated predation encounters and incorporate physiological and behavioural endpoints. Quite simply, predation is an understudied and underappreciated contributor to the mortality of animals released from fishing gears.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».