Fish lost at sea: the effect of soak time on pelagic longline catches
Notice bibliographique
Résumé
Our analyses of observer records reveal that abundance estimates are strongly influenced by the timing of longline operations in relation to dawn and dusk and soak time—the amount of time that baited hooks are available in the water. Catch data will underestimate the total mortalityof several species because hooked animals are “lost at sea.” They fall off, are removed, or escape from the hookbefore the longline is retrieved. For example, longline segments with soak times of 20 hours were retrieved withfewer skipjack tuna and seabirds than segments with soak times of 5 hours.The mortality of some seabird species is up to 45% higher than previously estimated. The effects of soak time and timing vary considerably between species. Soak time and exposure to dusk periods have strong positive effects on the catch rates of many species. In particular, the catch rates of most shark and billfish species increase with soak time. At the end of longline retrieval, for example,expected catch rates for broadbill swordfish are four times those at the beginning of retrieval.Survival of the animal while it is hooked on the longline appears to be an important factor determining whether it is eventually brought on board the vessel. Catch rates of species that survive being hooked (e.g. blue shark) increase with soak time. In contrast, skipjack tuna and seabirds are usually dead at the time of retrieval. Theircatch rates decline with time, perhaps because scavengers can easily remove hooked animals that are dead.The results of our study have important implications for fishery management and assessments that rely on longline catch data. A reduction in soak time since longlining commenced in the 1950s has introduced a systematic biasin estimates of mortality levels and abundance. The abundance of species like seabirds has been over-estimatedin recent years. Simple modifications to procedures for data collection, such as recording the number of hooksretrieved without baits, would greatly improve mortality estimates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,016 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».