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Enregistrement W3128551194 · doi:10.1016/j.marenvres.2021.105268

Modelling entanglement rates to estimate mortality of marine birds in British Columbia commercial salmon gillnet fisheries

2021· article· en· W3128551194 sur OpenAlexaffabout
Douglas F. Bertram, Laurie Wilson, Kristin Charleton, April Hedd, Gregory J. Robertson, Joanna L. Smith, Ken H. Morgan, X. J. Song

Notice bibliographique

RevueMarine Environmental Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensEagle Ridge HospitalEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryBycatchFishingOncorhynchusGeographyFisheries managementStock assessmentSeabirdBiologyFish <Actinopterygii>EcologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incidental mortality of marine birds in fisheries is an international conservation concern, including in Canada where globally significant populations of vulnerable diving species overlap with coastal gillnet fisheries. In British Columbia (BC), commercial salmon gillnet fishing effort was historically very high (>200,000 days fished annually in the early 1950's), and although this fishery has declined, over 6,400 days were fished annually in the 2006-2016 decade. Observations of seabird bycatch within the commercial fishery, however, are limited in both scope (comprising <2% of cumulative effort 2001-2016) and in time (being available only from 1995 onwards and only for a small number of areas). Using onboard fishery observer data from commercial, test and experimental fisheries (1995-2016), we developed two models to estimate the number of marine birds captured per set in sockeye (Oncorhynchus nerka) and chum (O. keta) salmon gillnet fisheries employing a Generalized Linear Mixed Modeling (GLMM) approach in a hierarchical Bayesian framework, with observer data post-stratified by fisheries management area and year. Using estimates of total commercial fishing effort (estimated number of sets, 2001-2016) we applied the models to extrapolate annual take for the main bird species (or groups) of interest. Multinomial probability estimates of species composition were calculated based upon a sample of 852 birds identified to species that were associated with sockeye or chum fisheries, enabling estimates (with CIs) of potential numbers of the mostly commonly observed species (common murres (Uria aalge), rhinoceros auklets (Cerorhinca monocerata), and marbled murrelets (Brachyramphus marmoratus)) entangled annually in commercial sockeye and chum salmon gillnet fisheries throughout BC. Conservative estimates of annual losses to entanglement were greatest for common murres (2,846, 95% CI: 2,628-3,047), followed by rhinoceros auklets (641, CI: 549-770) and marbled murrelets (228 CI: 156-346). Populations of all three of these alcids species are currently in decline in BC and entanglement mortality is a conservation concern. Gillnet mortality has been identified as a longstanding threat to marbled murrelet populations, which are recognized as Threatened in the Canada and the United States of America (USA). In addition, 622 (CI: 458-827) birds from 12 other species were estimated to be entangled annually. We conclude that cumulative mortality from incidental take in salmon gillnet fisheries is one of the largest sources of human-induced mortality for marine birds in BC waters, a conservation concern impacting both breeders and visiting migrants.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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