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Enregistrement W4386692664 · doi:10.3368/aa.59.1.87

An Examination of Indigenous Halibut Fishing Technology on the Northwest Coast of North America

2023· article· en· W4386692664 sur OpenAlexafffund
Jacob Ulrich Salmen-Hartley, Iain McKechnie

Notice bibliographique

RevueArctic Anthropology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaParks Canada
Organismes subventionnairesHakai Institute
Mots-clésHalibutFishingFisheryHookIndigenousBycatchGeographyEcologyFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As global fish populations face threats from climatic change and human exploitation, the value of Indigenous knowledge and technology for guiding restoration and conservation efforts is gaining increasing recognition. Indigenous fishers on the Northwest Coast of North America traditionally employed sophisticated harvesting practices developed through long-term relationships with marine ecosystems, which promoted sustained harvests. Here we examine traditional Pacific halibut (Hippoglossus stenolepis) hook technology which has been shown to reduce bycatch of nontarget species and is often described as highly size-selective. We investigate this technology using ethnographic information, analysis of fishing equipment curated in museums, and measurements of modern halibut. We identify regional variation and overlap in hook styles, expand previously established hook typologies, and observe the greatest number of hooks and the most stylistic diversity originating from Haida Gwaii, a location where available zooarchaeological data indicates high halibut abundance. We demonstrate that two measurements (hook lip-gap and barb-area size) disproportionately influence the maximum and minimum body size. Based on hook and modern fish measurements, we estimate the sample of hooks targeted fish between 53 and 145 cm in length, indicating a broad but flexible size-selectivity that has presentday relevance for fisheries conservation, including nonmortality slot-limit fishing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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