Field report passive fishing in offshore wind farm Borssele
Notice bibliographique
Résumé
This project developed a research outline together with commercial, small-scale fishers to test fishing methods that could be suitable for fishing in offshore wind farms, including their economic viability, ecological effects, and safety requirements.This is done so that (experimental) passive fishing in wind farms can be initiated.This was done in close collaboration with the fishers in a focus group.Previous to this study, a desk study was performed to collect all the knowledge and information present concerning passive fishing in relation to offshore wind (Neitzel et al. 2023).This knowledge was used to design the field tests for this study.This research investigates further possibilities of commercial passive fishing techniques when looking at operational factors, safety, fishing gear aspects, economic feasibility and ecology.This report describes what has been done in the practical (fieldwork) part of this study and gives a first impression of the lessons learned from the field.The data collected will be further analysed and presented in the final report that will be delivered at a later stage of this project.The operations took place in Borssele I and II offshore wind farm off the Dutch coast during the period April to October 2023.During the field experiments, a total of 35 days were conducted in the Borssele I and II offshore wind farm.The field experiments carried out in the project were as follows: 5 days using gill nets with YE152. 16 days using 4 different types of pots with YE152. 4 days using handlines with KG7. 10 days using a mechanical jigging system with MDV2.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».