Artificial Light in Commercial Industrialized Fishing Applications: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Fishing with an artificial light stimulus has existed for thousands of years. It started with simple techniques such as burning a large fire on the beach to attract fish, but over the centuries it has become increasingly technologically advanced. Today, the use of artificial light in commercial fishing plays a very important role in contributing to the total catch yield and economy of many industrialized fisheries. In most cases, fishing vessels employ lights at the surface, but more recently, low-powered LED lights installed directly on fishing gear have also become common. Using artificial light in commercial fishing applications appears to produce various outcomes and trade-offs (i.e., positive and negative effects). Positive benefits can include increases in catch rate, reductions in bycatch, and savings in energy, while negative effects can include ecological costs, overfishing, increased bycatch, production of plastic and marine litter, and greenhouse gas emission. This review provides an overview of fish vision in aquatic animals and the use of light in commercial industrialized fisheries, and provides discussion on potential solutions that strengthen the positive effects and minimize the negative effects of using artificial light in fishing applications.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle