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Enregistrement W4401377316 · doi:10.1002/nafm.11020

The effect of surveillance fishing on migration distance of Atlantic Salmon during the spawning period

2024· article· en· W4401377316 sur OpenAlexaff
Johan O. Munkeby, Jan Grimsrud Davidsen, Torgeir B. Havn, Eva Marita Ulvan, Tor F. Næsje, Dag H. Karlsen, Øyvind Solem, Robert J. Lennox

Notice bibliographique

RevueNorth American Journal of Fisheries Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensOcean Tracking NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesMiljødirektoratet
Mots-clésFishingSalmoFisheryRecreational fishingGeographyCatch and releaseRelocationFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Surveillance fishing surveys can be performed to estimate the proportion of farmed salmon represented in the spawning stock of native Atlantic Salmon Salmo salar populations. These surveys take place after the recreational fishing period and therefore closer to the spawning period than the open recreational fishing season. Although catch-and-release angling has been demonstrated to affect salmon migration during the summer months, surveillance fishing that is conducted close to the spawning time could have more severe effects. Methods To test this, the migration distance of Atlantic Salmon (n = 74) caught in the Orkla River, Norway, was tracked by use of radiotelemetry. One group was tagged during the regular fishing season in the summer (control group), whereas another group was tagged in autumn during surveillance fishing (surveillance group). Result Sixty-one salmon remained for analysis after we excluded fish that were recaptured, died, or migrated to other rivers. Relocation of the salmon during autumn (October 11–31) was used to compare movements and test for differences in migration using negative binomial regression because distances were nonnegative integers. During the tracking period, the surveillance group moved 12 ± 14 km (mean ± standard deviation) and the control group moved 13 ± 15 km; both groups moved 1 ± 2 km/day on average. There was no evidence that surveillance fishing impacted movement of the salmon compared to controls. However, one salmon died after tagging and three were not released due to injuries; total mortality of 9% during surveillance fishing could be unsustainable for smaller populations. Consequently, factors such as surveillance sample size, the status of the salmon population, and the population size should be assessed for each river individually when deciding the necessity of and approach to surveillance fishing. Conclusion The results support existing recommendations to use careful handling and to end surveillance at least 2 weeks prior to the expected onset of spawning, thus providing a sufficiently long period for recovery after surveillance 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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