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Enregistrement W4286489293 · doi:10.1002/nafm.10816

Acoustic Telemetry Reveals the Complex Nature of Mixed-Stock Fishing in Canada's Largest Arctic Char Commercial Fishery

2022· article· en· W4286489293 sur OpenAlexafffundabout
Les N. Harris, David J. Yurkowski, Brendan K. Malley, Samantha F. Jones, Brent Else, Ross F. Tallman, Aaron T. Fisk, Jean‐Sébastien Moore

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of CalgaryUniversity of WindsorUniversity of ManitobaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsPolar Knowledge CanadaMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkFisheries and Oceans CanadaNunavut Wildlife Research TrustArcticNetASCRS Research Foundation
Mots-clésFisheryArctic charStock (firearms)FishingCommercial fishingEnvironmental scienceArcticFish stockStock assessmentCod fisheriesFisheries managementFish migrationOceanographySalvelinusGeographyBiologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is having a myriad of effects on Arctic ecosystems, yet understanding how these changes will influence the spatiotemporal dynamics of harvest in northern commercial fisheries remains unclear. Furthermore, stock mixing continues to complicate fisheries management in Arctic Canada, especially for anadromous stocks, but data on the extent and degree of stock mixing for the majority of northern fisheries are scarce. Here, we used a multiyear (2015–2019) acoustic telemetry data set to test the utility of acoustic telemetry as a potential tool for inferring stock mixing in the Arctic Char Salvelinus alpinus commercial fishery in Cambridge Bay (Nunavut). We also assessed the effect of annual variation in environmental variables (river breakup and marine ice conditions) on the potential contribution of discrete stocks to commercial harvest at several fisheries. We found that stock mixing during the commercial harvest is common in both marine and freshwater fisheries during the summer/open-water season, with virtually all stocks potentially being susceptible to harvest at any given commercial fishery. Additionally, in some fisheries, the vulnerability of different stocks to harvest was influenced by annual differences in marine ice and river breakup conditions. We discuss options for fisheries management, including a potential quota-transfer system, and highlight how changing environmental and climatic conditions may have an effect on the commercial harvest of Arctic Char in the region. Overall, the results of this study demonstrate the utility of acoustic telemetry for informing mixed-stock fisheries while highlighting the complex and pervasive nature of stock mixing in Canada's largest Arctic Char commercial fishery.

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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,246

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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