Estimating lentic recreational fisheries catch and effort across the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recreational fisheries represent a socially, ecologically, and economically significant component of global fisheries. The U.S. Inland Creel and Angler Survey Catalog (CreelCat) database includes inland recreational fisheries survey data across the United States to facilitate large‐scale analyses. However, because survey methods differ, a statistical method capable of integrating these surveys is necessary to assess patterns and relationships across regions. Here, we developed a hierarchical generalized linear mixed modeling approach to estimate the relationship between daily recreational fisheries catch and effort based on waterbody, socio‐economic, and ecological covariates. We applied this approach to CreelCat data on lentic waterbodies and found that recreational fisheries catch and effort were non‐linearly related (i.e., catch per unit of effort declined as effort increased), where effort varied regionally and by waterbody area, median county age, and distance to nearest primary road. This modeling approach could be used to inform data‐poor regions or waterbodies, make comparisons across spatial scales, and, with the inclusion of socio‐economic and ecological factors, inform management techniques in an era of shifting demographics and landscapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».