Understanding limits to cod and haddock separation using size selectivity in a multispecies trawl fishery: an application of FISHSELECT
Notice bibliographique
Résumé
This investigation demonstrates how a multidisciplinary approach based on the FISHSELECT framework, sea trial data, underwater recordings, and laboratory investigations of netting can be applied to size selectivity studies and related management issues. We studied the morphological characteristics of Atlantic cod ( Gadus morhua ) and haddock ( Melanogrammus aeglefinus ) in the Barents Sea bottom trawl fishery. The differences between the L50 values (i.e., the size at which a fish has a 50% chance of being retained) that were recorded for the two species during sea trials can to a large extent be explained by the morphological differences between them. Because of these morphological differences, L50 is always larger for cod than for haddock with the grid and codend setup commonly used in the area. While catch separation of cod and haddock is a management objective in the Barents Sea, we demonstrate that the morphological differences between the species and the grid and codend setup in force today limit achievable differences in L50 to 5.5 cm. Furthermore, we show that for this fishery, the scope for increasing L50 differences between these species by changing the mesh shape configuration of the codend is minimal.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».