Monitoring temporal and spatial trends of illegal and legal fishing in marine conservation areas across Canada's three oceans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Expansion of marine conservation areas (CA) necessitates resource‐efficient and achievable strategies for monitoring and evaluation of ongoing fishing activity at national levels. To demonstrate and explore such a strategy, we conducted the first extensive analysis of fishing activity within Canada's static, geographically defined marine CAs with fishing regulations ( n = 264 areas). We used 8 years of Automatic Identification System data to estimate fishing effort across three oceans and conducted temporal and spatial comparisons specific to each CA's regulations and enactment date. We addressed questions on CA effectiveness, fishing displacement, fishing the line behavior, and relationships between fishing activity and spatial CA attributes. We estimated 22,000 h of fishing activity within CAs after enactments, 22% of which was identified as illegal. CA effectiveness appeared to be lowest for Atlantic CAs based on illegal fishing effort density within CAs. Fishing displacement and fishing the line was generally not apparent as buffer areas around CAs tended to already have higher fishing effort prior to enactments. CA effectiveness and responses to CAs varied considerably, as was visualized using timeseries plots and maps developed for each CA. Our evaluation of a nation's full suite of CAs provides managers with a foundation and approach for continued monitoring and reporting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle