Great shearwater Ardenna gravis attendance at commercial fisheries in the Argentine economic fishing zone
Notice bibliographique
Résumé
The great shearwater Ardenna gravis is a pelagic seabird that forages in waters of the southwestern Atlantic Ocean mainly during the pre-laying and chick-rearing periods. There, the species has been reported in the bycatch of longline and trawl fisheries. The aim of this study was to evaluate the effect of fishing effort on the foraging behavior of shearwaters, analyzing the distribution and behavior of birds and fishing effort and using evidence from isotope analysis to assess their use of fishery discards and facilitated prey. Tracking data of immature and adult shearwaters and fishing effort of different Argentine commercial fishing fleets were used to determine the effect of fishing effort on the foraging behavior of the species through generalized additive mixed models. Adult and immature shearwaters are more likely to forage when the fishing effort of demersal high-seas ice-trawlers increases and that of coastal demersal ice-trawlers decreases (and mid-water ice-trawlers for immatures). The isotope analysis showed higher contribution of zooplanktonic species and mid-water fish, followed by demersal species (which can be only available through the consumption of discards and offal). These results are related to the common use of highly productive waters and the attraction of shearwaters generated by prey captured in nets and by discards as a predictable source of food. Understanding the impact of fisheries on seabird behavior is essential for implementing measures aimed at reducing the incidental capture of seabirds by fishing fleets.
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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 ».