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Enregistrement W2157593438 · doi:10.1093/icesjms/fss143

Efficacy of conservation measures for the American lobster: reproductive value as a criterion

2012· article· en· W2157593438 sur OpenAlexaffabout
Cailin Xu, David C. Schneider

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingFisheryAmerican lobsterHomarusPopulationReproductive valueMarine protected areaNotchingGeographyBiologyEcologyEngineeringDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Xu, C., and Schneider, D. C. 2012. Efficacy of conservation measures for the American lobster: reproductive value as a criterion – ICES Journal of Marine Science, 69: 1831–1839. Reproductive value takes into account both current and future value, effectively characterizing the value of an individual to the population. In this study, we use reproductive value as a criterion to evaluate the effectiveness of several conservation measures that have been undertaken or proposed for the American lobster (Homarus americanus) fishery in Newfoundland. These measures are slot fishing (i.e. no fishing below or above certain sizes), marine protected areas (MPAs), V-notching, and window fishing (i.e. no fishing within a size window). Reproductive value was estimated by using catch length data available from commercial fisheries and research surveys. We found that MPAs had the greatest effect, followed by V-notching and slot-fishing. MPAs resulted in an average increase of 64.9% in total reproductive value, V-notching an average increase of 18.3%, and slot fishing an average increase of 16.8%. In general, window fishing was not effective unless the size of the window was large. For instance, an average increase of 8.7% in total reproductive value would require a wide window (100–129 mm). Our results provide a scientific basis for evaluating conservation measures in a way that integrates population demographical information with information from commercial fisheries and research surveys.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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