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Enregistrement W2980859777 · doi:10.1002/nafm.10377

Using Decision Analysis to Balance Angler Utility and Conservation in a Recreational Fishery

2019· article· en· W2980859777 sur OpenAlexafffund
Brett T. van Poorten, Cameron J. A. MacKenzie

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensARC Resources (Canada)Ministry of EnvironmentUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFreshwater Fisheries Society of British Columbia
Mots-clésOverfishingFishingFisheries managementFisheryRecreational fishingBusinessRecreationEnvironmental resource managementPopulationEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recreational fisheries are often managed to provide satisfying fishing experiences for anglers while conserving wild fish stocks. However, managing recreational fisheries is difficult because fish populations are often infrequently monitored and fishing effort is uncontrolled; moreover, a satisfying fishery may draw many anglers, which may lead to enhanced risk of overfishing. Furthermore, external pressures will also affect fisheries, leading to fishery collapses despite the best intentions of management. Any management decision about regulations and habitat alteration will have effects on angler satisfaction and conservation. Decisions should be made with the intention of achieving fisheries objectives despite the uncertainties that arise from sampling data, ecosystem processes, and external factors, yet they must be defensible to stakeholders and the public. We show herein how decision analysis can be used to evaluate and communicate the relative efficacy of management decisions that are made to achieve fisheries management objectives by using a variety of commonly collected field data. We used a wild kokanee population at risk of overfishing as a case study and evaluated the medium-term effects of fishing regulations and habitat alterations on conservation and angler utility objectives. Using a flexible age-structured model, we determined that these two objectives are often at odds, where management actions leading to high angler utility in this fishery also lead to high conservation risk. Overall, decision analysis helps to communicate these tradeoffs and makes it clear how particular decisions were made. Decision analysis is not new, but it is often underused in recreational fisheries. This work demonstrates how it may streamline decisions, even for infrequently monitored fisheries, and lead to better fisheries overall.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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