Drivers of at-vessel mortality of the blue shark (<i>Prionace glauca</i>) and oceanic whitetip shark (<i>Carcharhinus longimanus</i>) assessed from monitored pelagic longline experiments
Notice bibliographique
Résumé
Elasmobranchs make up a significant part of bycatch in pelagic longline fisheries, whose induced mortality can be a major threat to endangered species. It is therefore crucial to understand the drivers of at-vessel mortality (AVM) for this fishing gear to enhance postrelease survival. To this end, we analysed scientific data collected during monitored longline fishing experiments conducted in French Polynesia to ( i) estimate AVM for each species based on bootstrapped samples and ( ii) to assess AVM drivers using multivariate logistic regression models for the blue shark ( Prionace glauca) and oceanic whitetip shark ( Carcharhinus longimanus). We found that AVM varies widely between species. Oceanic whitetip sharks are more likely to die when caught in waters outside their comfort temperature range, and their odds of survival increase with body length. For the blue shark, the only driver related to AVM is hooking duration. These results indicate that to reduce the AVM of these two species, the vertical distribution of hooks and soak duration should be considered as mitigation measures related to pelagic longlining.
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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 | 0,001 |
| 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 ».