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Enregistrement W4220762604 · doi:10.1139/cjfas-2021-0274

Evaluation of collaboratively developed management measures to reduce coral and sponge bycatch in a fully monitored multispecies trawl fishery

2022· article· en· W4220762604 sur OpenAlexafffundvenueabout
Katie S.P. Gale, Robyn E. Forrest, Christopher N. Rooper, Jessica Nephin, Scott Wallace, John Driscoll, Emily Rubidge

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésGroundfishBycatchFisheryFishingCoralEnvironmental scienceFisheries managementEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To protect cold-water corals and sponges from fishing damage, management changes were made in 2012 to the groundfish bottom trawl fishery British Columbia, Canada. The Groundfish Trawl Habitat Agreement restricted the spatial footprint of the fishery and introduced a cold-water coral and sponge bycatch quota, which was among the world’s first. Using 12 years of catch records from the fishery, we found a 31% decrease in overall frequency of encounters of cold-water coral and sponge, a 76% decrease in mean catch weight, and an 89% decrease in total annual catch. We tracked changes in the relative utilization of fine-scale fishing grounds (“fishing opportunities”) and found evidence of active avoidance of areas with high cold-water coral and sponge density. The habitat agreement appears overall to have been successful at reducing impacts to cold-water coral and sponge, although we identified several areas of potential conservation concern where effort and catch have not decreased. Nonspatial management measures in a complex multispecies fishery can result in spatial changes in fishing behaviour, with positive conservation outcomes for bycatch species.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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