Increased catches of snow crab (Chionoecetes opilio) with luminescent-netting pots at long soak times
Notice bibliographique
Résumé
Luminescent netting increases the catch rate of snow crabs ( Chionoecetes opilio ) over short soak times (1 d), however the commercial fishery often requires longer soak periods, up to1 week. Building on previous research, this study investigated the catch efficiency and size selectivity of pots with luminescent netting over long soak times (144–336 h) in the inshore snow crab fishery of Newfoundland, Canada. A total allowable catch and individual quota allocation management system for snow crab is regulated in Canada and using luminescent netting to increase catch rates would reduce the carbon footprint of the fishery by reducing days fished. Our results showed that luminescent pots had a 21.6 % and 18.3 % higher catch-per-unit-effort (CPUE; number of crabs per pot) of legal-sized crab and sub-legal sized crab, respectively, than control pots; with no difference for soft-shelled crab. Additionally, no significant differences were shown for size selectivity over the range of carapace widths observed between luminescent and control pots. Little other bycatch (female snow crab and unwanted species) were caught in either pot treatments. This study shows that luminescent netting increases the efficiency of the snow crab fishery, which provides economic and environmental benefits.
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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 | 0,000 |
| 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 ».