Technological innovations in the recreational fishing sector: implications for fisheries management and policy
Notice bibliographique
Résumé
Technology that is developed for or adopted by the recreational fisheries sector (e.g., anglers and the recreational fishing industry) has led to rapid and dramatic changes in how recreational anglers interact with fisheries resources. From improvements in finding and catching fish to emulating their natural prey and accessing previously inaccessible waters, to anglers sharing their exploits with others, technology is completely changing all aspects of recreational fishing. These innovations would superficially be viewed as positive from the perspective of the angler (aside from the financial cost of purchasing some technologies), yet for the fisheries manager and policy maker, technology may create unintended challenges that lead to reactionary or even ill-defined approaches as they attempt to keep up with these changes. The goal of this paper is to consider how innovations in recreational fishing are changing the way that anglers interact with fish, and thus how recreational fisheries management is undertaken. We use a combination of structured reviews and expert analyses combined with descriptive case studies to highlight the many ways that technology is influencing recreational fishing practice, and, relatedly, what it means for changing how fisheries and/or these technologies need to be managed-from changes in fish capture, to fish handling, to how anglers share information with each other and with managers. Given that technology is continually evolving, we hope that the examples provided here lead to more and better monitoring of technological innovations and engagement by the management and policy authorities with the recreational fishing sector. Doing so will ensure that management actions related to emerging and evolving recreational fishing technology are more proactive than reactive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».