A stakeholder-engaged approach to evaluating spawning aggregation management as a strategy for conserving bonefish (Albula vulpes) in Cuba
Notice bibliographique
Résumé
spp.) species aggregate to spawn and are culturally and economically important, but generally lack management such as spawning area protections to ensure that fisheries are sustainable. Here, we use Cuba as a case study to inform the development and refinement of management strategies for bonefish. Recommendations for the management of bonefish pre-spawning aggregations were based on international experiences, which have been adapted to the Cuban context from results of surveys and interviews with Cuban fisheries professionals and fishing guides. The achievability and feasibility of recommendations were further reviewed by additional experts in the field of fisheries, management and Cuban policy. The process revealed extensive data-limitations for bonefish fisheries and underscored the importance of including fishing guides, local ecological knowledge and the context of marine protected areas in Cuba for bonefish management. Recommendations include (1) initiating information exchange between Cuban management agencies and third-party institutions related to bonefish management; (2) utilizing local ecological knowledge to gather information, formulate management strategies and enforce regulations; (3) implementing spatial and temporal management measures for bonefish spawning sites; (4) using what is already in place, by protecting spawning sites in the context of existing marine protected areas; (5) collaborating with all stakeholders to manage bonefish spawning sites; and (6) reducing the commercial harvest of the species. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10641-022-01355-0.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».