Artificial light improves size selection for northern shrimp (<i>Pandalus borealis</i>) in trawls
Notice bibliographique
Résumé
Size selection in the northern shrimp (Pandalus borealis) trawl fisheries is a widely studied topic. While the focus has largely been on codend and grid selectivity, studies have shown the importance of other design changes and the application of artificial light to evoke behavioural responses. LED lights of three different colours — green (∼470–580 nm), white (∼425–750 nm) and red (∼580–670 nm) — were mounted in the belly section of a shrimp trawl to investigate their influence on the overall selectivity of the trawl. The study was conducted using a twin-trawl setup, one with light and the other without light. For catch-comparison analysis, a polynomial regression with random effects was applied. The number of valid hauls with green, white and red lights were eleven, eight, and nine, respectively. All lights tested significantly affected the length-dependent retention of shrimp. Green light had the greatest effect, red the least. Significant loss was observed for shrimp below 17.5 mm carapace length (CL) for green light, 19.5 mm CL for white and 20.8 mm CL for red light.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».