First insights into the vertical habitat use of young porbeagles in the north-western Atlantic with implications for bycatch reduction strategies
Notice bibliographique
Résumé
Context For threatened marine species, data on their vertical habitat use patterns can reveal risk of interactions with fishing gear and can inform bycatch avoidance strategies. Such data are lacking for young porbeagles (Lamna nasus), which are captured as bycatch in north-western Atlantic fisheries. Aims We aimed to examine temporal patterns in diving and characterise vertical habitat use of young porbeagles during summer and autumn. Methods We used data from short-term (28-day), high-resolution (5-min interval) pop-off satellite tags attached to 14 young (young-of-the-year and 1-year-old) porbeagles to model depth use. Key results Occupied depths ranged from the sea surface to 679 m, with ambient water temperatures of −0.2 to 26°C. Diel period and season were factors related to depth use. Conclusions Sharks exhibited a diel activity pattern characterised by more extensive use of the water column during the day while remaining primarily at the surface at night. Depth use differed between seasons, with summer characterised by greater affinity for surface waters (0–10 m) compared to autumn. Implications Young porbeagles are at risk of interaction with active fisheries on the continental shelf, but interactions may be reduced by setting gear deeper at night or during summer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».