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Enregistrement W2804610584 · doi:10.1139/cjfas-2018-0069

The effect of Nordmøre grid length and angle on codend entry of bycatch fish species and shrimp catches

2018· article· en· W2804610584 sur OpenAlexvenueno aff
Roger B. Larsen, Manu Sistiaga, Bent Herrmann, Jesse Brinkhof, Ivan Tatone, Juan Santos-Echeandía

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBycatchFisheryShrimpGadusHaddockSebastesEnvironmental scienceGroundfishFish <Actinopterygii>BiologyFishingFisheries management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Nordmøre grid is regarded as an efficient bycatch-reducing device and is used in various shrimp trawl fisheries globally. However, in some shrimp fisheries, bycatch remains a problem that seriously impacts commercial trawl activities. This study tested and compared the performance of two versions of the Nordmøre grid in the northeast Arctic deepwater (northern) shrimp (Pandalus borealis) fishery, a standard version with an operating angle of approximately 45° and a longer version of the grid (40% longer) with an operating angle of approximately 30°. The grid passage probability for the bycatch of juvenile cod (Gadus morhua), haddock (Melanogrammus aeglefinus), American plaice (Hippoglossoides platessoides), and redfish (Sebastes spp.) increased significantly for certain size ranges of fish when using the longer grid. The longer grid also resulted in a significant increase in grid passage probability for large shrimp. Previous studies have reported that a reduced operating angle can lead to a lower grid passage probability for bycatch fish species and shrimp; however, the results of the current study demonstrate that a longer Nordmøre grid more than compensates for the reduced operational angle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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