Small-scale fishing has affected abundance and size distributions of deepwater snappers and groupers in the MesoAmerican region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deepwater fisheries in the Caribbean Sea are poorly studied and mostly unmanaged, despite their importance to local economies and food security. In the MesoAmerican region, deepwater fisheries are nearshore and easily accessible in many locations by small vessels, but historical and contemporary fishing effort varies by country. We used standardized fishery-independent methods, including vertical longlines and baited remote underwater video (BRUV) to assess the relative abundance and distribution of deepwater (100–550 m) snappers and groupers in Belize and Honduras. Fishery-dependent samples were used to supplement spatial distribution and body length data. Gathered data revealed that Belize, with a smaller fishing population and shorter history of deepwater fishing, had overall higher abundance of groupers and snappers and that fish were significantly larger than those in Honduras, which has a well-established and larger deepwater fishery. Water temperature was found to influence the abundance and occurrence of deepwater snappers more than depth. Deepwater snappers were widely-distributed throughout available habitat in both countries, but groupers were more patchy, and rarely encountered in the more heavily fished areas off Honduras. Our results suggest that a precautionary approach to fisheries management and targeted biological research of these stocks is required, which is particularly relevant for Belize, where climate change and overfishing mitigation measures are focused on an expansion of the deepwater fishery.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».