10.1016/s0967-0653(97)89685-8
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The shark control programs of New South Wales (NSW), Queensland and KwaZulu-Natal (KZN) are compared in an attempt to determine whether the fishing effort applied in the KZN program could be reduced. The stated mechanism in all three programs is to reduce shark numbers, and thereby the probability of an encounter between a shark and a bather. Large-mesh ( 50–60 cm stretched) gill nets are used in each program, and in Queensland these are supplemented by baited drumlines. The number of standard ( 100 m net) net-days per protected (meshed) bathing area per month is about 26 in NSW, 57 in Queensland and 192 in KZN. There is a four-month closed season (i.e. no control measures) in winter in NSW, a six-week closed season at some Queensland beaches and no closed season in KZN. Despite these differences, the apparent successes of the programs in reducing the total number of shark attacks recorded at meshed beaches are impressive and comparable. The same shark species are believed to have been responsible for most of the attacks in the three regions, these being the great white shark Carcharodon carcharias , the bull shark Carcharhinus leucas and the tiger shark Galeocerdo cuvier . After comparing factors such as the nearshore physical environment and trends in shark catch and catch rate, it is concluded that there is a case for reducing the number of nets in KZN.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,988 | 0,991 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».