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Enregistrement W2990616038 · doi:10.1111/fme.12399

Population dynamics of roundjaw bonefish <i>Albula glossodonta</i> at a remote coralline Atoll inform community‐based management in an artisanal fishery

2019· article· en· W2990616038 sur OpenAlexaff
Alexander Filous, Robert J. Lennox, J. Paige Eveson, Raphael Raveino, Éric Clua, Steven J. Cooke, Andy J. Danylchuk

Notice bibliographique

RevueFisheries Management and Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésFisheryAtollMarine protected areaFishingPopulationMark and recaptureFisheries managementGeographyMetapopulationMarine reserveArchipelagoEcologyBiologyHabitatReefDemographyBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fisheries management requires knowledge on the population dynamics of exploited stocks. To that end, the present study used a mark–recapture approach to characterise the population demographics of roundjaw bonefish Albula glossodonta (Forsskål) and their interaction with a data‐limited fishery on Anaa Atoll in the Tuamotu Archipelago of French Polynesia. Over the course of the study, 2,509 bonefish were tagged and 12.3% were recaptured. The L ∞ of bonefish was estimated at 71 cm fork length (FL) with a K of 0.17, based on changes in FL between capture events. Artisanal fish traps located in the migratory corridors of the atoll accounted for 94% of recaptures and these movements occurred during the waning moon. Fishing mortality increased as bonefish reach sexual maturity, recruiting to the trap fishery at age 4 with the onset of spawning behaviour. Bonefish abundance between ages 3 and 5 was estimated to be 29,079 individuals. This case study demonstrated the utility of mark–recapture in filling knowledge gaps that impede the management of data‐limited fisheries. Ultimately, these results supported the creation of an Educational Managed Marine Area and the resurgence of rahui (seasonal closure) to manage this fishery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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