A brief history of lumpfishing, assessment, and management across the North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This report documents the fishery, assessment, and management of lumpfish (Cyclopterus lumpus) across its distribution range. Targeting lumpfish for their roe on a large scale began in the 1950s in Iceland and Norway and then in Canada in the 1970s and Greenland in the 1990s. When the fishery began, there were few regulations, but limits on vessel size, mesh size, number of nets, and length of the fishing season were gradually implemented over time. Worldwide landings have varied from ca. 2000 to 8000 tonnes of roe between 1977 and 2016. Iceland and Canada accounted for >80% of the landings until 2000. After 2013, Greenland and Iceland accounted for >94%. All countries except Iceland show a decreasing trend in the number of boats participating in the fishery, which is related to several factors: the monetary value of the roe, changes in the abundance of lumpfish, and increasing age of artisanal fishers. Each country has a different combination of data available for assessment from basic landings and fishing effort data to more detailed fishery independent survey indices of abundance. The management of total catch also differs, with an effort-controlled fishery in Iceland and Canada, a total allowable catch (TAC) per boat in Norway, and TAC per area in Greenland. Population abundance is above management targets in Iceland and Norway, but the status is less clear in Greenland and around Denmark/Sweden and appears to be depleted around Canada. Certification by the Marine Stewardship Council was instrumental in the adoption of a management plan in Greenland; however, benefits to the fishers remain unclear. Aspects surrounding the biology of lumpfish, which is poorly understood and requires investigation, include growth rate, natural mortality, and population differentiation. In addition, there is concern about the potential impacts that the recent escalation in production of lumpfish for use as cleaner fish in the aquaculture industry could have on the wild population.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».