Identifying mangrove areas for fisheries enhancement; population assessment in a patchy habitat
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Small‐scale fisheries are an important element of the ecosystem goods and services that mangrove habitats provide, especially to poorer coastal communities that rely most on natural resources, and have similar values to payments for ecosystem services (PES) under carbon‐trading schemes. In advance of fishery‐enhancement trials for the mud crab Scylla olivacea, a mark–recapture study was conducted to estimate population size and turnover in 50 ha of isolated mangrove on Panay Island, Philippines. A total of 811 crabs were released in six sessions with an overall recapture rate of 41.5 ± 3.6%. Population size ranged from 607–1637 individuals. There was a high degree of site‐fidelity, with 45.5% of recaptures in the same sampling areas as releases. Total mortality was 0.79 month‐1, with fishing mortality accounting for 95% of overall mortality. Von Bertalanffy and Gompertz growth models yielded estimates for L∞ (carapace width) of 117.3 ± 14.7 and 110.6 ± 2.1 mm and for k of 2.16 ± 0.74 and 3.25 ± 0.81, respectively. Crab densities of 12–33 individuals ha‐1 in the study area were lower than in other mangrove systems owing to intermittent recruitment, while growth rates indicated no limitation in terms of food supply. The study demonstrates that in specific mangrove habitats that are below carrying capacity, there is potential for fisheries enhancement to sustain or increase direct economic benefits from mangrove ecosystems and hence promote community engagement in broader conservation and PES initiatives. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».