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Enregistrement W4383345640 · doi:10.1016/j.csr.2023.105077

Evaluating the use of side scan sonar for improved detection and targeted retrieval of abandoned, lost, or otherwise discarded fishing gear

2023· article· en· W4383345640 sur OpenAlexafffundabout
Leah Fulton, Jessie McIntyre, Katie Duncan, Ariel Smith, Tony R. ‎Walker, Craig J. Brown

Notice bibliographique

RevueContinental Shelf Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFisheries and Oceans CanadaOcean Frontier InstituteDairy Farmers of Ontario
Mots-clésFishingFisheryEnvironmental scienceSSS*Marine protected areaComputer scienceGeographyCartographyOceanographyGeologyEcologyArtificial intelligenceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abandoned, lost, or otherwise discarded fishing gear (ALDFG) has surfaced as a significant conservation issue that continues to compromise the economic, social, and ecological aspects of the marine environment. To alleviate these concerns, methods of lost gear detection at the seabed can be applied to increase the precision of derelict gear retrieval and potentially improve the likelihood of success. Targeted in Canada's most productive American lobster (Homarus americanus) fishing area, a “hotspot” analysis was performed by mapping the density of reported lost gear at a 3 km × 3 km grid resolution. The hotspot analysis was used to target the collection of 27 side scan sonar (SSS) transects in Lobster Fishing Area (LFA) 34 over a 12-day survey period in Clark's Harbour, Nova Scotia, to evaluate the benefits of gear detection in large-scale retrieval missions. Following a comprehensive review of the SSS data post-processing, 114 potential ALDFG targets were visually identified, and only one item was confirmed retrieved. Despite this, a large volume of ALDFG was retrieved in areas where there was no SSS coverage based on fisher's local knowledge. The findings from this study demonstrate that retrieval of ALDFG based on SSS data can be difficult due to limitations of retrieval methods used, and that costs of SSS data acquisition may prohibit widescale use of this technology on an annual basis in spatially extensive fishing areas. Nonetheless, the use of SSS to identify ALDFG is recommended at smaller geographic scales in areas where the benthic environment may be sensitive. Although the use of fisher's local knowledge was not evaluated in this study, where the impacts of grappling for ALDFG are considered minimal, local knowledge can be extremely effective in the removal of lost fishing gear and other debris from the benthic environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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