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Enregistrement W4391110856 · doi:10.1002/mcf2.10277

Depredation rates and spatial overlap between Great Hammerheads and Tarpon in a recreational fishing hot spot

2024· article· en· W4391110856 sur OpenAlexaff
Grace A. Casselberry, Gregory B. Skomal, Lucas P. Griffin, Jacob W. Brownscombe, Alex Filous, Peter E. Holder, Joseph Dello Russo, Campbell Morgan, Jeff Kneebone, Aaron J. Adams, Steven J. Cooke, Andy J. Danylchuk

Notice bibliographique

RevueMarine and Coastal Fisheries · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesOffice of National Marine SanctuariesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationBonefish and Tarpon TrustNew York State Department of Environmental ConservationUniversity of Massachusetts AmherstPADI FoundationCurtis and Edith Munson Foundation
Mots-clésFishingFisheryPredationGeographyRecreationRecreational fishingWildlifeApex predatorEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Shark depredation, the full or partial consumption of a hooked fish by a shark before it is landed, is an increasing source of human–wildlife conflict in recreational fisheries. Reports of shark depredation in the catch-and-release Tarpon (also known as Atlantic Tarpon) Megalops atlanticus fishery in the Florida Keys are increasing, specifically in Bahia Honda, a recreational fishing hot spot and a putative Tarpon prespawning aggregation site. Methods Using visual surveys of fishing in Bahia Honda, we quantified depredation rates and drivers of depredation. With acoustic telemetry, we simultaneously tracked 51 Tarpon and 14 Great Hammerheads (also known as Great Hammerhead Sharks) Sphyrna mokarran, the most common shark to depredate Tarpon, to quantify residency and spatial overlap in Bahia Honda. Result During the visual survey, 394 Tarpon were hooked. The combined observed shark depredation and immediate postrelease predation rate was 15.3% for Tarpon that were fought longer than 5 min. Survival analysis and decision trees showed that depredation risk was highest in the first 5–12 min of the fight and on the outgoing current. During the spawning season, Great Hammerheads shifted their space use in Bahia Honda to overlap with Tarpon core use areas. Great Hammerheads restricted their space use on the outgoing current when compared to the incoming current, which could drive increased shark–angler interactions. Conclusion Bahia Honda has clear ecological importance for both Tarpon and Great Hammerheads as a prespawning aggregation and feeding ground. The observed depredation mortality and postrelease predation mortality raise conservation concerns for the fishery. Efforts to educate anglers to improve best practices, including reducing fight times and ending a fight prematurely when sharks are present, will be essential to increase Tarpon survival and reduce shark–angler conflict.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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