Application of <scp>AIS</scp> ‐ and flyover‐based methods to monitor illegal and legal fishing in Canada's Pacific marine conservation areas
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 New approaches are required to undertake the substantial task of monitoring ongoing fishing activity in marine conservation areas to ensure conservation goals are achieved. To address this need, we applied previously developed, yet currently underused, vessel tracking methods based on Automatic Identification System (AIS) and aerial surveillance (“flyovers”) to Canada's Pacific marine conservation areas from 2012 to 2019. We used satellite and terrestrial‐based AIS receivers and flyover‐based visual observations to estimate illegal and legal fishing activity after 185 conservation area (CA) enactments (i.e., static, geographically defined areas with fishing regulations). We compared the effectiveness in detecting fishing activity between the AIS‐ and flyover‐based methods, and used the latter to determine that 93% of vessels were actively fishing in CAs without AIS. The AIS‐based method still detected 3303 h of fishing in CAs after enactment, and both methods estimated 22%–24% of fishing activity in CAs was illegal. The application of these methods also shed light on the complexity of fishing regulations across CAs (i.e., varying and CA‐specific restrictions). This highlighted the need to better align vessel tracking fishing gear classifications with CA regulation specifications, and conversely to simplify regulations (e.g., no‐take), for more accurate monitoring and evaluation moving forward.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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