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Enregistrement W4405326747 · doi:10.1139/cjfas-2023-0329

Beyond the hook: do angler-fish interactions in a catch-and-release recreational fishery modify fish space use and catchability?

2024· article· en· W4405326747 sur OpenAlexaffvenue
Lucas P. Griffin, Gail Fordham, George Curd, Pierre‐André Adam, Christopher Narty, Keith Rose-Innes, Devan Vd Merwe, Eleanor Brighton, Sascha Clark Danylchuk, Caitlin McGarigal, M. Allen, Steven J. Cooke, Andy J. Danylchuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesBonefish and Tarpon Trust
Mots-clésFishingFisheryCatch and releaseRecreational fishingAtollHookFish <Actinopterygii>GeographyBiologyReef

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By combining acoustic telemetry, mark-and-recapture, and location-specific catch logs, we tested whether angler-fish interactions altered the behavior, space use, and catchability of giant trevally ( Caranx ignobilis) (GT) in coastal waters of the Alphonse Island Group, Seychelles, Indian Ocean. Adult GT near a high human use area with limited provisioning showed restricted movements during the tourism fishing season and had home ranges nearly 50% smaller than that of adult GT from other parts of the atoll group. Despite angler catch maps overlapping with 30% of non-habituated adult GT core use areas, recaptures were infrequent, suggesting that GT became hook shy. Although there was no change in movement patterns during a temporary fishing closure caused by COVID-19, non-habituated GT movement patterns shifted toward wider ranging movements with each successive fishing season, potentially to avoid shallow water areas where angler activities occurred. Our findings highlight how angler interactions and catch-and-release fisheries have the potential to modify the behavior, space use, and catchability of targeted species, and may influence the viability of the fishery by exceeding its capacity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,226 · 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'admission2
Résumé présentoui

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