Evaluating the use of side scan sonar for improved detection and targeted retrieval of abandoned, lost, or otherwise discarded fishing gear
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».