Catch and Non-catch-related Determinants of Where Anglers Fish: A Review of Three Decades of Site Choice Research in Recreational Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Studies of where people recreationally fish were reviewed to understand which attributes influence these choices, to make this literature accessible to individuals who manage or rely upon recreational fishers, and to shape future research. Between 1988 and 2017, researchers published 114 studies and 189 distinct models of angler behaviors from 96 unique data sets. On average, costs such as travel were universally important while measures of catch-related fishing quality also generally and positively influenced choices of fishing sites. Although frequently omitted from studies, facility quality (e.g., boat launch presence), destination size (e.g., lake area), and measures of environmental quality (e.g., water quality) tended to positively influence choices of fishing sites by anglers. Finally, the influence of regulations and congestion on fishing site choices was more often a significant factor in the choice of hypothetical (i.e. stated preference) than actual (i.e. revealed preference) fishing trips. Researchers are also encouraged to facilitate future reviews by: (i) more clearly communicating details of their studies; (ii) enhancing comparability among studies by using where possible standardized attribute measures; (iii) explicitly testing alternate model specifications related to how anglers’ tradeoff fishing site attributes and; (iv) expanding the scope and scale of research on where people fish.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».