How ecological processes shape the outcomes of stock enhancement and harvest regulations in recreational fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Fish stocking and harvest regulations are frequently used to maintain or enhance freshwater recreational fisheries and contribute to fish conservation. However, their relative effectiveness has rarely been systematically evaluated using quantitative models that account for key size- and density-dependent ecological processes and adaptive responses of anglers. We present an integrated model of freshwater recreational fisheries where the population dynamics of two model species affect the effort dynamics of recreational anglers. With this model, we examined how stocking various fish densities and sizes (fry, fingerlings, and adults) performed relative to minimum-length limits using a variety of biological, social, and economic performance measures, while evaluating trade-offs. Four key findings are highlighted. First, stocking often augmented the exploited fish population, but size- and density-dependent bottlenecks limited the number of fry and fingerlings surviving to a catchable size in self-sustaining populations. The greatest enhancement of the catchable fish population occurred when large fish that escaped early bottlenecks were stocked, but this came at the cost of wild-stock replacement, thereby demonstrating a fundamental trade-off between fisheries benefits and conservation. Second, the relative performance of stocking naturally reproducing populations was largely independent of habitat quality and was generally low. Third, stocking was only economically advisable when natural reproduction was impaired or absent, stocking rates were low, and enough anglers benefitted from stocking to offset the associated costs. Fourth, in self-sustaining fish populations, minimum-length limits generally outperformed stocking when judged against a range of biological, social and economic objectives. By contrast, stocking in culture-based fisheries often generated substantial benefits. Collectively, our study demonstrates that size- and density-dependent processes, and broadly the degree of natural recruitment, drive the biological, social, and economic outcomes of popular management actions in recreational fisheries. To evaluate these outcomes and the resulting trade-offs, integrated fisheries-management models that explicitly consider the feedbacks among ecological and social processes are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».