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Enregistrement W3002416469 · doi:10.1017/s0025315419001243

Mono- <i>vs</i> multifilament gillnets: effects on selectivity of narrow-barred Spanish mackerel <i>Scomberomorus commerson</i> in the Persian Gulf

2020· article· en· W3002416469 sur OpenAlexaff
Morteza Eighani, Shannon M. Bayse, Seyed Yousef Paighambari, Matt K. Broadhurst

Notice bibliographique

RevueJournal of the Marine Biological Association of the United Kingdom · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryTunaMackerelFishingCatfishBiologyFish <Actinopterygii>Zoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Iranian coastal fishers targeting narrow-barred Spanish mackerel ( Scomberomorus commerson ) recently replaced their historical multifilament gillnets with those made from monofilament, evoking management concerns over potential increases in catch-per-unit-of-effort. During 20 fishing days, we compared catches from replicate surface-set gillnets that were identical in terms of mesh size (140 mm stretched opening), length (180 m), depth (30 m), hanging ratio (0.56) and spatio-temporal deployment, but had different materials: multifilament (1.8-mm diameter twisted twine) vs monofilament (0.8-mm diameter twine). Compared with the multifilament gillnet, there was a trend of greater catches (up to 1.3×) of S. commerson and another retained species, mackerel tuna ( Euthnus affinis ), along with one discarded species, giant catfish ( Netuma thalassina ) by the monofilament gillnet. However, statistical significance was restricted to E. affinis catches and a bias towards smaller S. commerson. These differences were attributed to species-specific catching mechanisms within gillnet material, with larger S. commerson retained by their teeth in the multifilament and all E. affinis more securely retained by their deeper bodies in the monofilament. Gillnet materials require regulation to preclude excessive effort on fully exploited stocks of species such as S. commerson.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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