MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2269685235

Different means contributing to anchored FAD's fishing selectivity in the Lesser Antilles

2015· preprint· en· W2269685235 sur OpenAlexaff
Lionel Reynal, Olivier Guyader, Cédric Pau, Heloise Mathieu, Clement Dromer

Notice bibliographique

RevueInstitutional Archive of Ifremer (French Research Institute for Exploitation of the Sea) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesInterreg
Mots-clésFishingTunaFisheryTRIPS architectureFish <Actinopterygii>GeographyBusinessBiologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to improve the sustainable development of FADs fishing, it is important to reduce the capture of juveniles or species that need a decrease in fishing effort, temporarily or definitively. Through previous statistics data coming from commercial fishing trips and new experimental fishing trips, we compared different gears and techniques selectivity for the species and the size of the capture around FADs. We also compared different type of bait used, the best hours to fish for better productivity and to target adults. Finally we look at the influence of the FAD distance from shore. We observed that fishers’ strategies have a critical influence on FADs setting and targeted species. The further the FAD is deployed and the better yield the fisherman obtain. The fishers who target Dolphin fish deploy several FADs while the others exploit generally one FAD per trip. The main results from experimental fishing trips show that the jigging technique around FADs catches blackfin tuna adults. Most of the blackfin and yellowfin tuna captures happened late in the morning and we observed a drop off after 12:00 pm. Flying fish bait (live or dead) seems to be more efficient, except for the blue marlin. An analysis of FADs governance is necessary before advising some technics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstitutional Archive of Ifremer (French Research Institute for Exploitation of the Sea)Même sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207