Evaluating socio-economic and conservation impacts of management: A case study of time-area closures on Georges Bank
Notice bibliographique
Résumé
Globally, economies and marine ecosystems are increasingly dependent on sustainable fisheries management (SFM) to balance social, economic, and conservation needs. The overarching objectives of SFM are to maximize both conservation and socio-economic benefits, while minimizing short-term socio-economic costs. A number of tools have been developed to achieve SFM objectives, ranging from fishery specific to ecosystem-based strategies. Closures are a common SFM tool used to balance the trade-off between socio-economic and conservation considerations; they vary in scope from small-scale temporary closures to large-scale permanent networks. Unfortunately, closures are frequently implemented without a plan for monitoring or assessing whether SFM objectives are met. In situations in which a monitoring plan is not in place we propose that commonly available fishery data can often be used to evaluate whether management tools are effective in meeting SFM objectives. Here, we present a case study of closures on Georges Bank that shows how fishery data can be analyzed to perform such an assessment. Since 2006, on the Canadian side of Georges Bank, seasonal scallop fishery closures have been implemented with the aim of reducing by-catch of Atlantic cod (Gadus morhua) and yellowtail flounder (Pleuronectes ferruginea) during spawning. In lieu of data from a dedicated monitoring program, we analyzed data from Vessel Monitoring Systems (VMS), fishery logbooks, and a scallop survey to assess the impact of these closures on the scallop fishery, and use observer data (i.e. by-catch) to assess the effectiveness of these closures in meeting their conservation objective. While compliance for these time-area closures was high, the closures did not significantly displace fishing activity and overall there was limited evidence of an impact on the scallop fishery. Further, the discard rates for both cod and yellowtail were above average when their respective closures were active. These results suggest that improvements to the closures design and/or other measures may be required to achieve the desired SFM objectives.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».