Greenland shark (<i>Somniosus microcephalus</i>) feeding behavior on static fishing gear, effect of SMART (Selective Magnetic and Repellent-Treated) hook deterrent technology, and factors influencing entanglement in bottom longlines
Notice bibliographique
Résumé
) bottom longline fishery in Cumberland Sound, Canada. Historically, this inshore fishery has been prosecuted through the ice during winter but winter storms and unpredictable landfast ice conditions since the mid-1990s have led to interest in developing a summer fishery during the ice-free season. However, bycatch of Greenland shark was found to increase substantially with 570 sharks captured during an experimental Greenland halibut summer fishery (i.e., mean of 6.3 sharks per 1,000 hooks set) and mortality was reported to be about 50% due in part to fishers killing sharks that were severely entangled in longline gear. This study investigated whether the SMART (Selective Magnetic and Repellent-Treated) hook technology is a practical deterrent to Greenland shark predation and subsequent bycatch on bottom longlines. Greenland shark feeding behavior, feeding kinematics, and variables affecting entanglement/disentanglement and release are also described. The SMART hook failed to deter Greenland shark predation, i.e., all sharks were captured on SMART hooks, some with more than one SMART hook in their jaw. Moreover, recently captured Greenland sharks did not exhibit a behavioral response to SMART hooks. In situ observations of Greenland shark feeding show that this species uses a powerful inertial suction mode of feeding and was able to draw bait into the mouth from a distance of 25-35 cm. This method of feeding is suggested to negate the potential deterrent effects of electropositive metal and magnetic alloy substitutions to the SMART hook technology. The number of hooks entangled by a Greenland shark and time to disentangle and live-release a shark was found to increase with body length.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».