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Enregistrement W2531007672 · doi:10.1139/cjfas-2016-0029

Utilizing reflex impairment to assess the role of discard mortality in “Size, Sex, and Season” management for Oregon Dungeness crab (<i>Cancer magister</i>) fisheries

2016· article· en· W2531007672 sur OpenAlexvenueno aff
Noëlle Yochum, Allan W. Stoner, David B. Sampson, Craig S. Rose, Alan Pazar, R. Eder

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlaska Fisheries Science CenterCalifornia Department of Fish and WildlifeNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésFisheryConfidence intervalRecreational fishingBycatchBayFisheries managementMortality rateDemographySex ratioMedicineGeographyFishingBiologyPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We found that crab discarded from Oregon (USA) commercial and recreational fisheries for Dungeness crab (Cancer magister) have lower postrelease mortality than previously estimated. This aligns with the goals of the “3-S” management strategy currently employed for these fisheries, to protect discarded sublegal male (Size), female (Sex), and soft-shell (Season) crab. We found that for the commercial ocean Dungeness fishery, overall discard mortality rates (5 days after release) were 0.080 (95% confidence interval: 0.061–0.100) for females; 0.012 (95% confidence interval: 0.002–0.022) for hard-shell males; and 0.092 (95% confidence interval: 0.026–0.157) for soft-shell males. The overall discard mortality rate for the recreational bay fishery (from a boat) was estimated to be 0.009 (95% confidence interval: 0–0.018). A reflex action mortality predictor relationship, which relates reflex impairment to mortality probability, was created and utilized to estimate mortality rates. Our study highlights the importance of looking not only at discard and mortality rates to evaluate 3-S fishery management, but also the mortality- and bycatch-per-retained ratios and temporal trends relative to changes in effort, animal condition, and catch composition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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