Acoustic telemetry and fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the use of acoustic telemetry as a tool for addressing issues in fisheries management, and serves as the lead to the special Feature Issue of Ecological Applications titled Acoustic Telemetry and Fisheries Management. Specifically, we provide an overview of the ways in which acoustic telemetry can be used to inform issues central to the ecology, conservation, and management of exploited and/or imperiled fish species. Despite great strides in this area in recent years, there are comparatively few examples where data have been applied directly to influence fisheries management and policy. We review the literature on this issue, identify the strengths and weaknesses of work done to date, and highlight knowledge gaps and difficulties in applying empirical fish telemetry studies to fisheries policy and practice. We then highlight the key areas of management and policy addressed, as well as the challenges that needed to be overcome to do this. We conclude with a set of recommendations about how researchers can, in consultation with stock assessment scientists and managers, formulate testable scientific questions to address and design future studies to generate data that can be used in a meaningful way by fisheries management and conservation practitioners. We also urge the involvement of relevant stakeholders (managers, fishers, conservation societies, etc.) early on in the process (i.e., in the co-creation of research projects), so that all priority questions and issues can be addressed effectively.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».