Design and deployment of an affordable and long-lasting deep-water subsurface fish aggregation device
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish aggregation devices (FADs) are used worldwide to enhance the efficiency of various fisheries. Devices consist of a floating or subsurface component designed to exploit natural fish behavior, using species’ attraction to structure (e.g., Sargassum spp.) to aggregate fish and increase capture success in open ocean environments. Concerns have arisen regarding the scale and management of FAD-associated fisheries, however, the efficiency of FADs to aggregate fish also introduces the possibility for FADs to be used as conservation tools to study pelagic species ecology. Building on two successful and several failed deployments of anchored deep-water (>500 m) subsurface (10 m) FADs over three years in The Bahamas, and observations from the subsequent FAD monitoring program, the objectives of the paper are to: 1) provide details and considerations for the design, construction, and deployment of an affordable and durable deep-water subsurface FAD that can be deployed using small boats; and 2) highlight the potential for a long-lasting moored FAD to be used as a sustainable and reliable scientific platform for pelagic species research and conservation, lending specifically to several research applications. This information will be useful for assessing the impacts that FADs and other anthropogenic marine infrastructure have on wild marine species, and their efficacy for conserving pelagic fish through increased encounters for study.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».