Can vessel monitoring system data also be used to study trawling intensity and population depletion? The example of Australia's northern prawn fishery
Notice bibliographique
Résumé
We explore the potential of using data from Australia's northern prawn fishery (NPF) vessel monitoring system(s) (VMS) to examine trawl track, trawling intensity, and stock depletion due to trawling. We simulate VMS data by subsampling global positioning system (GPS) fixes from the NPF fishing vessels at different polling intervals to examine their accuracy in describing trawl tracks. The results of the simulations suggest that VMS data with polling intervals longer than 30 min cannot accurately estimate trawl tracks. The analysis of high-polling-frequency VMS data collected in four (later reduced to three) 6 nautical mile × 6 nautical mile grids that historically received high levels of fishing effort showed that trawling was not random and some areas were trawled up to 28 times in the tiger prawn fishing season and the impact varied among years. The results of a catch-depletion analysis suggest that fishery catch-per-unit-effort and cumulative catch may not be proportional to overall target-species biomass in areas with highly aggregated trawl effort. The VMS data also showed a large number of trawls can occur in productive areas and that trawling impacts on benthos may be quite marked.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».