Biotelemetry informing management: case studies exploring successful integration of biotelemetry data into fisheries and habitat management
Notice bibliographique
Résumé
Biotelemetry data have been successfully incorporated into aspects of fishery and fish habitat management; however, the processes of knowledge mobilization are rarely published in peer-reviewed literature but are valuable and of interest to conservation scientists. Here, we explore case examples from the Ocean Tracking Network (OTN), including Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) in British Columbia, Canada; Greenland halibut (Reinhardtius hippoglossoides) in Cumberland Sound, Canada; and lemon sharks (Negaprion brevirostris) in Florida, USA, to document key processes for science integration. Typical recommendations documented in the literature (e.g., co-production of knowledge, transdisciplinary methodologies, applied research questions) were recorded to have had successful fisheries management integration, although we documented some exceptions. In each case, it was early, active, and ongoing communication outside of traditional science communication and the visual evidence of fish movement that were critical in engaging all parties with a vested interest. Networks offer forums for knowledge sharing on lessons learned and development of skills to engage in active communication. Greater investments and attention to develop these skills are needed to foster positive and active relationships that can impart real change in management and conservation.
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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 | 0,029 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».