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Enregistrement W3088700980 · doi:10.1002/aqc.3404

Freshwater turtle bycatch research supports science‐based fisheries management

2020· article· en· W3088700980 sur OpenAlexaffabout
Sarah M. Larocque, Colin Lake, Jonathan D. Midwood, Vivian M. Nguyen, Gabriel Blouin‐Demers, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevueAquatic Conservation Marine and Freshwater Ecosystems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurtle Biology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton UniversityFisheries and Oceans CanadaMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBycatchTurtle (robot)FisheryResource (disambiguation)Sea turtlePopulationBusinessGeographyFishingBiologySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although it is sometimes difficult for researchers to ensure that their work is used by resource managers to make informed decisions, an example where this knowledge–action gap has been breached is in research published in Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems (AQC) – among other journals – that has assisted fisheries managers in identifying strategies for reducing freshwater turtle bycatch in commercial hoop net fisheries in Ontario, Canada. Research published in AQC has provided evidence towards a simple and effective method for preventing turtle bycatch mortality in hoop nets, which could be adopted by the fishers. Other research published in AQC evaluated the effect of bycatch mortality on the probability of persistence of turtle populations with population viability analyses, and outlined the need to minimize bycatch mortality to prevent local extirpation. Nine other papers have been published on freshwater turtle bycatch in Ontario, furthering our knowledge on this issue including seasonality and temperature effects on catches, other net modifications, post‐release effects and assisted recovery, and the perspectives of fishers. The research results were presented to local resource managers with further discussions involving industry and stakeholders to minimize turtle bycatch mortality. Over several years, researchers have provided information to resource managers; however, when an incident of high turtle mortality caught the public eye, the research was readily available and changes in regulations were quick to occur. Reasonably good communication among researchers, resource managers, industry, stakeholders, and the broader public allowed the rapid implementation of regulations to mitigate freshwater turtle bycatch mortality and bridged the knowledge–action gap between researchers and resource managers. Both articles published in AQC had practical conservation impacts and were influential in providing local resource managers with feasible solutions, and the impetus to change regulations. These impacts extended to other jurisdictions and their monitoring programmes, where methods to reduce turtle bycatch mortality were also implemented.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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