Bycatch in the West Greenland lumpfish fishery, with particular focus on the common eider population
Notice bibliographique
Résumé
Incidental bycatch is a well-known challenge in gillnet fisheries throughout the world, and the fishery for North Atlantic lumpfish Cyclopterus lumpus roe is no exception. In Greenland, the fishery was Marine Stewardship Council-certified in 2015 but has pending conditions related to bycatch quantification, enforcement and mitigation strategies. To improve this situation and to assess the potential impact of bycatch, we collected independent on-board observer data on non-target fish and seabirds over 2 seasons (2019 and 2021). We recorded 6 fish species, but the only species constituting >1% of the lumpfish landings was the spotted wolffish Anarhichas minor. The bycatch of fish likely had little impact on the involved fish stocks. We recorded 4 seabird species, of which common eider Somateria mollissima was most common. When extrapolated to the entire West Greenland lumpfish fishery, the estimated bycatch of common eider was considerably higher in 2019 (19938; 95% CI: 3486-59661) than in 2021 (9802: 1260-29940) due to a longer fishing season in 2019. On average, for 2019 and 2021, the bycatch was modelled to reduce the growth potential for the West Greenland winter population by 51%. In comparison, the current hunting level (16538 birds yr-1) reduced the growth potential by 30%. The larger impact of bycatch was mainly due to a larger proportion of adults and females being targeted. The common eider bycatch impacts mainly the breeding population in Canada and Southwest Greenland and less so in Northwest Greenland. As mitigation, we recommend temporal closures of the fishery unless modified gillnets, which markedly reduce bycatch, become available.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».