Implementing sustainable harvesting of Arctic Surf Clam in Atlantic Canada through the use of high-resolution seafloor habitat maps
Notice bibliographique
Résumé
Clearwater Seafoods, founded in Nova Scotia in 1976, has grown into one of the world's leading seafood companies. The company's core philosophy is based on sustainability and stewardship at sea and onshore, recognizing that healthy oceans are fundamental to business success. The development and implementation of enhanced seafloor maps of fishing grounds, depicting predicted habitat distributions of target species, is one of Clearwater's primary objectives within their Harvest Science operations. These onboard visualizations contribute to the development of corporate resource-management frameworks for (1) sustainable stock assessment for the spatial regions, (2) improved offshore harvest efficiencies for the target species, and (3) significant reductions of the fishery's footprint on the ocean floor. To contribute towards achieving these objectives, Clearwater Harvest Science has been collaborating with the Nova Scotia Community College to develop seafloor habitat maps for its clam fishery using multibeam echo sounder (MBES) data collected in 2007 and 2008 on Banquereau Bank, and more recently in 2016 on the Grand Banks of Newfoundland. Here we demonstrate how MBES backscatter, bathymetry, and secondary-derived bathymetric layers (e.g. slope, curvature, etc.) have been used to model predictive habitat for Arctic Surf Clam (Mactromeris polynyma) - Clearwater's target fishery on the banks. Utilizing onboard visualization applications, Clearwater's Fishing Masters are able to target, with precise accuracy, the most preferred benthic areas of the banks. Species Distribution Modelling (SDM) maps and images are being developed and continuously evaluated along with commercial catch data from the Clearwater Harvest Management database to demonstrate the credibility and validity of the maps and to measure the company's harvest efficiencies and subsequent performance measurement. SDM maps, along with backscatter and bathymetry information, have become important tools and are routinely used aboard Clearwater's clam fishing vessels to target fishing areas thus providing for sustainability of the ocean and resource, and the most efficient harvesting of quotas. Although only in the early stages of the project, evidence from fishing performance over recent months have suggested that the use of this information can increase catch rates, reduce bottom contact of the fishing gear, and results in a significant increase in revenue from a fishing trip. For a quota-based fishery, this demonstrates the combined economic and environmental benefits these advanced seafloor habitat maps can offer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».