Distributions of threatened skates and commercial fisheries inform conservation hotspots
Notice bibliographique
Résumé
Bycatch in commercial fisheries is a pressing conservation concern and has spurred global interest in adopting ecosystem-based management practices. To address such concerns, a thorough understanding of spatiotemporal relationships among bycatch species, their environment and fisheries is required. Here we used a generalized linear mixed model framework incorporating spatiotemporal random effects to model abundance patterns for 3 skate species caught as bycatch in commercial fisheries (thorny skate Amblyraja radiata, winter skate Leucoraja ocellata and smooth skate Malacoraja senta), as well as 10 target species on the Scotian Shelf, NW Atlantic. Spatiotemporal estimates of relative abundance for at-risk skates within the years 2005-2015 were modelled from research trawl survey data and overlaid with those for target species to identify hotspots of bycatch risk. In addition, abundance estimates for at-risk skates within the years 1975-1985, a period of higher stock abundance, were used to identify areas of previously important habitat. Historically, skate species densely occupied areas near Sable Island and Banquereau Banks, Georges Bank and the Bay of Fundy. Bycatch hotspots between at-risk skates and commercial targets were identified in regions across the Scotian Shelf. These hotspots were independently validated by predicting species presence from at-sea observer data that monitor skate bycatch directly. We discuss spatial relationships between target and bycatch species, highlighting limitations of at-sea observer programmes that this method helps to address. This framework can be applied more broadly to inform ecosystem management and priority areas for conservation or fisheries regulation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».