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Enregistrement W4391852327 · doi:10.3354/esr01318

Past and present sawfish (Pristidae) records from India

2024· article· en· W4391852327 sur OpenAlexaff
Zoya Tyabji, Rima W. Jabado, K Akhilesh, SJ Kizhakudan, M. Aaron MacNeil

Notice bibliographique

RevueEndangered Species Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyZoologyFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overfishing, as well as habitat loss and degradation, has led to major population declines and local extinctions of sawfishes (Pristidae) globally. Four sawfish species reportedly occur in India; however, records have been limited to opportunistic commercial catch and landing reports. Here, we provide the first comprehensive review of published and grey literature on sawfish records from India, including opportunistic observations of sawfish rostra offerings to religious places, highlighting the cultural significance of these species locally. In total, 223 recorded capture events were compiled between 1794 and 2022, with largetooth sawfish Pristis pristis (n = 82), followed by narrow sawfish Anoxypristis cuspidata (n = 32), being the dominant species reported. In addition to marine fisheries, 8 reports of sawfish were reported from freshwater systems. The wide range of rostra sizes and total lengths recorded also suggests that India’s waters harbour various life history stages of sawfish. When caught, sawfish livers were utilised to produce oil, meat was locally consumed, and fins were exported. Despite being legally protected in India since 2001, 63 incidental captures were recorded from landings, suggesting various levels of awareness and enforcement of catch bans across the country. To avoid extinction of these species in India, we emphasise the need to conduct culturally associated awareness programs with coastal communities, encourage safe release and improve handling practices with fishers, identify critical habitats, and strengthen enforcement for mandatory live release.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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