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Enregistrement W2915267726 · doi:10.18174/470889

Best practices II : spatial distribution of the discards of the Dutch beam trawler fleet

2019· report· en· W2915267726 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Brunel, R. Verkempynck, Jurgen Batsleer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscardsFishingSpatial distributionQuarter (Canadian coin)GeographyEnvironmental scienceOceanographyFisheryGeoreferenceNorth seaSampling (signal processing)Distribution (mathematics)Physical geographyStatisticsMathematicsComputer scienceGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at describing the spatial distribution -and its temporal variations -of discarding intensity (i.e.expected weight of discards for a standard trawl haul) for the 6 main species discarded by the Dutch beam trawl fisheries.For each species, the spatial distribution (quarterly maps for the period 2013 to 2017) is estimated using statistical models that take spatial and temporal correlation into account, which also allowed to test for the effect of a number of factors related to geography, environment, fishing practices and operational aspects on discarding.The data used to fit those models came from the observer trips and self-sampling program conducted at Wageningen Marine Research and from discards sampling trips conducted by the fishing industry.As by-product, the models provide descriptors of the temporal and spatial scales at which the discards of a given species are structured.The distribution of the expected discards per haul for dab was highly variable from quarter to quarter, with generally high discarding intensity in front of the southern coast of the Netherlands in quarter 1, a discarding intensity which is high on the German bight and low in front of the Dutch coast in quarter 3, and variable distributions for quarter 2 and 4.For plaice, the distribution was more stable, with high values consistently observed in the south of the area (between the south of the Netherlands and England), with occasional hot spots on the German bight.For sole, discards were not observed on the north-western part of the area, and a hotspot of sole discarding was found consistently in front of the southern coast of the Netherlands, occasionally expanding towards England or to the northern coast of the Netherlands.Discarding of turbot first occurred with a low intensity along the coast from Belgium to Germany.After the fourth quarter of 2015, high discarding started to occur, first limited to the small area in the southern North Sea, but progressively expanding to a larger area in the southern and central part of the North Sea, while discarding intensity remained low in the northern part of the area and in front of England.The distribution discarding intensity for whiting was highly variably, characterised by hotspots suddenly appearing for most years in the fourth quarter, and disappear in the following first quarter.Discarding of rays occurred mainly in the western part of the area, especially in front of southern England, with an increasing level since the fourth quarter of 2016.The distributions observed and their variability were further discussed in the light the available information on the distribution and migration of the species and on the management measures potentially influencing discarding. AnnexesAnnexe 1 : spatial-

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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