Length-Based Assessment of an Artisanal Albulid Fishery in the South Pacific: a Data-Limited Approach for Management and Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Data-limited fisheries assessment methods have great potential to help inform small island communities on the status of their fisheries resources. In this paper, we provide a length-based assessment of an artisanal fishery that primarily targets spawning aggregations of Shortjaw Bonefish Albula glossodonta at Anaa Atoll in the Tuamotu Archipelago of French Polynesia. We assessed the length-frequency distribution of the spawning stock across a 3-year period (2016–2018). During this time, male and female Shortjaw Bonefish were fully recruited to the fishery at age 4 and age 5, respectively. Fishing mortality was over two times the range of natural mortality for this species (i.e., 0.21–0.32), and based on these estimates of natural mortality, the annual spawning potential ratio of the population was between 7% and 20% across the sampling years. The majority of the catch was sexually mature, with 78, 95, and 95% of the annual female catch in 2016, 2017, and 2018, respectively, being equal to or greater than the length of first maturity (i.e., 48 cm FL). However, every fisheries indicator and biological reference point suggested that the fishery was overexploited and in need of management intervention. To this aim, the community of Anaa (1) established an Educational Managed Marine Area, which overlaps with the Shortjaw Bonefish migratory corridor adjacent to Tukuhora village and (2) instated a temporal rahui (a traditional conservation method) inside the Educational Managed Marine Area during the peak months of the spawning season.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».