Improving the interpretation of fishing effort and pressures in mixed fisheries using spatial overlap metrics
Notice bibliographique
Résumé
Managing mixed fisheries requires understanding fishers’ behaviour to allow predicting future fisheries distribution and impact on marine ecosystems. A new approach was developed to compare fine-scale fishing effort distribution of Eastern English Channel (EEC) bottom trawlers to the monthly and spatially resolved abundance distributions of commercial species. First, the added value of using species-specific spatial overlap metric to quantify effective fishing effort and improve the relationship between fishing effort and fishing mortality was assessed. Second, based on the Ideal Free Distribution (IFD) theory, the species-specific weights given by fishers to different species were estimated by maximizing the overlap between target species assemblage and effort distributions in October. At a seasonal scale, our results emphasized the importance of cuttlefish (Sepia officinalis) and red mullet (Mullus surmuletus) for the global distribution of EEC bottom trawlers. In October, cuttlefish and red mullet were clearly more determining fishers’ location choice than historically harvested species and also than the overall expected revenue. This is likely due to external constraints such as low cod (Gadus morhua) quota, causing IFD assumptions violated. This study evidenced the importance of getting good insights into spatiotemporal distributions of stocks and fleets to understand fishers’ behaviour and improve mixed fisheries management advice.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».