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Enregistrement W2964023161 · doi:10.1139/cjfas-2019-0064

Behavioural adjustment of fish to temporal variation in fishing pressure affects catchability: an experiment with angled trout

2019· article· en· W2964023161 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Koeck, Magnus Lovén Wallerius, Robert Arlinghaus, Jörgen I. Johnsson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet FormasEuropean CommissionBiodiversa+
Mots-clésFishingFisheryRainbow troutCatch and releaseOverexploitationPopulationTroutEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>BiologyRecreational fishingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In passive fisheries, such as angling, the fishing success depends on the ultimate decision of a fish to ingest the bait, based on an individual’s internal state, previous experience, and threat perception. Fish surviving capture by anglers are known to be less vulnerable, and catch rates usually quickly decline with increasing fishing effort. Previous theoretical models have thus suggested fishing closures as a means to recover responsiveness of fish to angling gear and maintain catch rates, yet empirical support remains limited. In a controlled replicated pond experiment, we evaluated the effects of temporal variation in fishing pressure on catch rates of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) by simulating short-term fishing closures. Fishing closures increased catch rates and population-level catchability by reducing threat perception at the population level and allowing released individuals to return to a vulnerable state. Our experimental results show that periodic fishing closures benefit catch rates but at the risk of aggravating the likelihood of overharvesting.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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