The Development of DNA Markers to Resolve Uncertainties of Seabird Bycatch Identification From Longline Fisheries in Australian Waters
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Incidental mortality in fisheries is a major driver of population declines for albatrosses and petrels globally. However, accurate identification of species can be difficult due to the poor condition of bycaught birds and/or visual similarities between closely related species. We assessed three genetic markers for their ability to distinguish the 36 albatross and petrel species listed in Annex 1 to the Agreement on the Conservation of Albatrosses and Petrels (ACAP) and in Australia's Threat Abatement Plan (TAP) for the bycatch of seabirds during oceanic longline fishing operations. We generated 275 new sequences, from 29 species, to improve the coverage of reference databases for these listed species. The combined use of the selected Cytochrome b and Control Region markers enabled the identification of 31 of 36 listed seabirds to species level and four to sister species. One petrel species could not be evaluated as no reference sequences were available. We tested these markers on 59 feathers from bycaught seabirds and compared these to onboard visual identification. We successfully assigned all procellariiforms to species ( n = 58), whereas only two seabirds were correctly identified to species visually onboard, highlighting the difficulty of visual species assignment and the need for alternative methods. We assessed the utility of our two chosen markers for the assignment of all procellariiform species, with 74% of species with reference sequences identified to species or sister species level. However, a precautionary approach is needed for application beyond our listed species due to unvalidated reference sequences. The approach described here provides a streamlined framework for the molecular identification of seabird bycatch. This approach is recommended for use in fisheries within and outside Australian waters to improve the resolution of bycatch reporting and to corroborate logbook entries, observer reports and audits of images captured by electronic monitoring systems as well as help inform conservation efforts.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».