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Enregistrement W4200617202 · doi:10.1002/nafm.10711

Estimation of Postrelease Longline Mortality in Pacific Halibut Using Acceleration-Logging Tags

2021· article· en· W4200617202 sur OpenAlexaboutno aff
Timothy Loher, Claude L. Dykstra, Allan C. Hicks, Ian J. Stewart, Nathan Wolf, Bradley P. Harris, Josep V. Planas

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalibutFisheryEscapementFish mortalityFish <Actinopterygii>Range (aeronautics)BiologyGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pacific Halibut Hippoglossus stenolepis captured in directed commercial longline fisheries in Canada and the USA that are below the legal minimum size for retention must be returned to the sea without incurring additional injury. Estimates of mortality caused by discarding sublegal-sized fish are included in annual estimates of total mortality from all sources and affect the results of stock assessment and the yield available to fisheries. Currently, an average discard mortality rate (DMR) of 16% is applied to all sublegal-sized longline discards. These discards consist of fish that suffer injuries ranging from minor to severe. The 16% DMR that is currently applied was derived by averaging injury-specific DMRs that in turn assume 3.5% mortality of Pacific Halibut that are released to the sea with only minor injuries. The latter has been derived experimentally but only in captivity. Here, we used acceleration-logging pop-up archival transmitting tags to infer individual survival outcomes for Pacific Halibut that were released in situ following capture on longline gear. Postrelease behavioral data were evaluated for 75 fish that were at liberty for 2–96 d. Three fish were confidently inferred to have died after periods at liberty of 41–80 d, and another three fish may have died 96 d after release, resulting in minimum and maximum estimated 96-d postrelease DMRs of 4.2% (range = 0.0–8.7%) and 8.4% (range = 1.7–14.6%), respectively. These ranges are consistent with the currently applied value of 3.5%. However, the observation that no mortalities occurred until after 40 d postrelease departs from the findings of captive studies, in which the majority of capture-induced mortality occurred within 20 d of release.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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