Selectivity matters: Rules of thumb for management of plate‐sized, sex‐changing fish in the live reef food fish trade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective management of fisheries depends on the selectivity of different fishing methods, control of fishing effort and the life history and mating system of the target species. For sex‐changing species, it is unclear how the truncation of age‐structure or selection of specific size or age classes (by fishing for specific markets) affects population dynamics. We specifically address the consequences of plate‐sized selectivity, whereby submature, “plate‐sized” fish are preferred in the live reef food fish trade. We use an age‐structured model to investigate the decline and recovery of populations fished with three different selectivity scenarios (asymptotic, dome‐shaped and plate‐sized) applied to two sexual systems (female‐first hermaphroditism and gonochorism). We parameterized our model with life‐history data from Brown‐marbled grouper ( Epinephelus fuscoguttatus ) and Napoleon fish ( Cheilinus undulatus ). “Plate‐sized” selectivity had the greatest negative effect on population trajectories, assuming accumulated fishing effort across ages was equal, while the relative effect of fishing on biomass was greatest with low natural mortality. Fishing such sex‐changing species before maturation decreased egg production (and the spawning potential ratio) in two ways: average individual size decreased and, assuming plasticity, females became males at a smaller size. Somatic growth rate affected biomass if selectivity was based on size at age because in slow growers, a smaller proportion of total biomass was vulnerable to fishing. We recommend fisheries avoid taking individuals near their maturation age, regardless of mating system, unless catch is tightly controlled. We also discuss the implications of fishing post‐settlement individuals on population dynamics and offer practical management recommendations.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».