No free lunch: estimating the biomass and ex-vessel value of target catch lost to depredation by odontocetes in the Hawai‘i longline tuna fishery
Notice bibliographique
Résumé
Depredation by marine predators causes economic losses and impacts depredating species and fish stocks. To understand these impacts, it is important to accurately estimate catch losses from depredation. Pelagic longline fisheries are susceptible to depredation, and depredation is difficult to quantify, because gear is suspended in the water column away from the vessel for extended periods. In the present study, we used fisheries data and a novel modeling approach to estimate catch removal by odontocetes in the Hawai‘i deep-set longline fishery. We estimated annual biomass and economic value lost to depredation of three of the most commonly landed species as approximately 100 t and 1 million USD, respectively, during 2012–2018. The median cost on sets when depredation occurred was $600 USD, with the worst 10% of sets experiencing losses exceeding $2300 USD. We also identified broad-scale spatiotemporal patterns and hotspots of depredation across the range of the fishery. Our findings quantify the ecological and economic implications of this interaction, and our methods can be applied in similar fisheries elsewhere to assess the impacts of depredation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».