Age, growth, and intrinsic sensitivity of Endangered Spinetail Devil Ray (Mobula mobular) and Bentfin Devil Ray (M. thurstoni) in the Indian Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Devil rays ( Mobula spp.) are caught in fisheries across the Indian Ocean, with reports of significant recent declines in catch and sightings. Globally, the few populations studied have extremely low population growth rates due to low fecundity and long reproductive cycles, making them highly vulnerable to overfishing. To allow for assessment of the current sustainability of devil ray catch in the Indian Ocean, we provide estimates of age using the caudal vertebrae; somatic growth using a Bayesian, multi-model approach; maximum intrinsic rate of population increase ( r max ); and fishing mortality for Endangered Spinetail Devil Ray ( Mobula mobular ) and Bentfin Devil Ray ( M. thurstoni ) sampled from small-scale fisheries catch in Indonesia, Kenya, and Pakistan. The oldest individuals of Spinetail Devil Ray ( n = 79) and Bentfin Devil Ray ( n = 59) were 17.5 and six years, respectively. Both species had relatively low growth coefficients ( k = 0.05 and g = 0.19 year −1 , respectively), with the von Bertalanffy and logistic models providing the best fitting growth models, and low r max (0.109 and 0.107 year −1 , respectively) indicating that they are highly sensitive to overexploitation. Fishing mortality F estimates (0.16 and 0.18 year −1 , respectively) were higher than r max and exploitation ratio E (0.77 and 0.80, respectively) were higher than an optimum value of 0.5 for biological sustainability for both species, suggesting that the fisheries catches of the species are unsustainable. We demonstrate an approach to assess data-poor species and apply this to two Indian Ocean devil ray species. The results highlight the urgent need for better management actions to reduce the catch of all devil rays to prevent species extinction and aid in population recovery.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».