Fishery-Scale Discard Mortality Rate Estimate for Haddock in the Gulf of Maine Recreational Fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Empirical discard mortality rate estimates are vital to both stock assessments and fishery management, especially for stocks that experience high discard rates, such as in the recreational rod-and-reel fishery for Haddock Melanogrammus aeglefinus in the Gulf of Maine. The objective of the present study was to derive a fishery-scale discard mortality rate estimate for Haddock that are captured and released in the Gulf of Maine recreational fishery by combining results of an electronic-tagging telemetry experiment with representative fishery-dependent survey data. Scientific personnel and industry partners collected data on a suite of biological, environmental, and technical covariates from 2,442 Haddock caught under authentic fishery scenarios during 2015. Despite being a physoclistous species, <1% of sampled Haddock were observed to die when brought onboard and only ~3% floated upon release. Postrelease fate was then monitored for 154 Haddock using passive acoustic telemetry and determined using a semiquantitative classification procedure reliant upon movement data of Haddock with known fates. The resulting data were analyzed with a parametric survival model to identify which capture-related covariates influenced mortality. Fishing season and length-class of Haddock were the most significant predictors of discard mortality, with increased mortality for smaller individuals caught during the autumn, possibly due to increased temperatures. Survival modeling identified that mortality from these covariates occurred primarily after release as compared with during capture and handling. By integrating survival modeling results with fishery-dependent observations, a fishery-scale discard mortality rate of 63% was estimated for the 2015 fishing year. Based on these findings, we recommend that fishery managers implement measures to reduce recreational Haddock discards, especially of smaller Haddock during warmer months.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».