Anadromous Sturgeons: Habitats, Threats, and Management
Notice bibliographique
Résumé
<em>Abstract</em>.—Pop-off archival tags (PATs) and trawl logbook data were used to study the distribution, movement, and behavior of green sturgeon <em>Acipenser medirostris</em> off the U.S. and Canadian west coasts. Seven green sturgeon were tagged with PATs in the Rogue River, Oregon, during the autumn months of 2001 and 2002. All fish left the Rogue River and entered the ocean within 32 d of tagging. Six of seven tags popped off and transmitted data to satellites, as planned, 2.5 to 7.7 months after the fish left the Rogue River. One tag detached prematurely 5.7 months after tagging, but it drifted ashore in northern Oregon and was returned. All PAT-tagged sturgeon migrated north of the Rogue River after entering the ocean; pop-off locations ranged from the central Oregon coast to northwestern Vancouver Island, Canada. Estimated distances migrated through nearshore waters ranged from 221 to 968 km. Potential concentration sites off the Oregon and Washington coasts were identified using PAT and Oregon trawl logbook data sets. Green sturgeon exhibited a narrow and shallow depth distribution (typically < 100 m) over the continental shelf. This limited depth distribution makes green sturgeon vulnerable to trawl bycatch in the open ocean, which will increase if trawling within the narrow depth range increases. Although green sturgeon with PATs typically occupied depths of 40–70 m, they also occasionally made what appeared to be rapid vertical ascents to or near the surface. Green sturgeon tagged with PATs often were more active and occupied shallower depths at night than during the day. Green sturgeon are harvested by commercial, treaty, and sport fisheries. Because the population trends and abundance of green sturgeon are uncertain, and because green sturgeon from the main spawning rivers are probably mixed along the U.S. West Coast, conservative management measures should be implemented throughout the species’ range to limit fishing mortality and ensure effective conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».