Effect of baiting gillnets in the Canadian Greenland halibut fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Catch rates were compared between gillnets with and without bait in the Greenland halibut Reinhardtius hippoglossoides (Walbaum) fishery off Baffin Island, Canada. Two different types of baiting techniques were compared: bait bags where squid were placed into 2‐mm mesh bags, and tied bait where squid were tied into meshes. Both types of baited gillnets significantly increased the capture of the target species, Greenland halibut, with increases of 253.8% and 149.7% for the bait bag and tied bait, respectively. Common bycatch species showed mixed effects, with roughhead grenadier Macrourus berglax Lacépède showing no increase in catch per unit effort (CPUE) for either bait type ( p > 0.05), and porcupine crab Neolithodes grimaldii (Milne‐Edwards and Bouvier) only had a higher CPUE with baited gillnets when bait bags were placed on the footrope. Less common bycatch species—but with threatened populations—showed an increase in CPUE, including Greenland shark Somniosus microcephalus (Bloch and Schneider) and Northern wolffish Anarhichas denticulatus Krøyer. Baiting gillnets affected the CPUE of gillnets in the Greenland halibut fishery, and management should consider how the increased CPUE of both target and bycatch species are affected by this new fishery trend.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».