Picking a way forward: valuing and managing traditional shellfish gathering for <i>Littorina littorea</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Littorina littorea (periwinkles) have been harvested by hand picking from the shore since prehistoric times. Harvests are generally unregulated, catches are not linked to particular shores and fisheries statistics are considered to be unreliable. The absence of key data has made it difficult to develop harvesting recommendations. Surveys around Strangford Lough, Northern Ireland were used to investigate the size structure and relationships among densities in different size classes. Three size classes were identified in surveyed L. littorea , with mean shell lengths of 0.81, 1.56 and 2.48 cm. Assuming that the age classes represent year classes, data across different shores suggested that the ratio between densities in successive year classes was not constant. Proportionally fewer individuals were found in the larger, older, size class as the density of the smaller size class on a shore increased. This density-dependent relationship was modelled with a Ricker curve for the year 1 to year 2 and the year 2 to year 3 transitions. The predicted transition rates from Ricker curves were used in a size-structured model to describe L. littorea dynamics. An emergent property of the size-structured model is a decline in mean shell length with overall density of a population. This prediction was supported by the survey data from Strangford Lough and by an independent survey of Irish shores. The size-structured model predicts potential harvests of individuals above 2.06 cm as a function of recruitment rate. Maximum harvest was predicted for a density of 5 year 1 individuals m −2 , leading to 13.8 year 3 individuals m −2 or an estimated annual harvest weight of 67 g m −2 . Modelled estimates of production provide a means to value shores and develop harvest predictions for management purposes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle