Risk perceptions and conservation ethics among recreational anglers targeting threatened sharks in the subtropical Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Recreational fisheries management has traditionally been more concerned with quantifiable, catch-centric goals than angler-centric perceptions. However, the attitudes of fishers affect their behavior, which can alter the effort they make towards conservation actions, and ultimately, the outcome for exploited or threatened species. We conducted a quantitative human dimensions study into the drivers of conservation attitudes and perceptions of recreational fishers towards sharks. This was accomplished through a targeted online snowball survey on a sample of 158 recreational anglers in the state of Florida, a global hotspot for recreational fishing. Subjective knowledge of shark conservation issues was the most consistent driver for pro-shark conservation attitudes. Anglers ranked the great hammerhead and tiger shark as being the most threatened species, a result that is generally consistent with empirical data. Anglers did not identify species-specific differences in capture stress as an important factor in determining survivability, a result that somewhat contradicts available empirical data. In general, fishers were more supportive of management actions that would be the least restrictive to fishing, except in the case of highly threatened species. Anglers believed commercial fishing had the largest impact on shark populations, and recreational fishing the least, which is largely consistent with empirical information but could also reflect angler bias. Taken together, our findings suggest anglers generally care about shark conservation, but are unaware of some potential angling threats to sharks and possible conservation solutions. Further, anglers who consider themselves knowledgeable about shark conservation will be more sympathetic to shark management and more likely to adopt fishing practices that reduce shark mortality and sub-lethal impacts.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».