Discards, hooking, and post-release mortality of porbeagle (<i>Lamna nasus</i>), shortfin mako (<i>Isurus oxyrinchus</i>), and blue shark (<i>Prionace glauca</i>) in the Canadian pelagic longline fishery
Notice bibliographique
Résumé
Global discards of sharks greatly exceed reported landings, yet there are few estimates of mortality after release. Based on more than 21 000 fisheries observer records and the results of 109 popup satellite archival tags, all sources of fishing-induced mortality (harvest, capture, and post-release) were estimated for blue sharks ( Prionace glauca ), shortfin mako ( Isurus oxyrinchus ), and porbeagle ( Lamna nasus ) in the Canadian pelagic longline fishery between 2010 and 2014. Hooking mortality ranged from 15 to 44%, with porbeagles and makos experiencing much greater mortality than blue sharks. The post-release mortality rate varied between 10 and 31%, with porbeagle and mako again having the highest mortality rate. Overall, about one-half of the hooked porbeagles and makos died during or after fishing, with most of the post-release mortality occurring within 2 d of release. Landed catch accounted for less mortality in porbeagle and blue sharks than did the combination of hooking and post-release mortality. These results indicate that the conservation benefits of mandatory release regulations for pelagic longline gear are not nearly as great as is now assumed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».