10.1016/s0967-0653(98)84520-1
Notice bibliographique
Résumé
\n A longline ‘métier’ using small hooks for ‘red’ sea breams (Pagellus acarne and Pagellus erythrinus) in the Algarve (south of Portugal) was studied. Experimental longlining was carried out with three sizes of "Mustad" round bend, flatted, spade end Quality 2316 DT hooks (numbers 11, 13 and 15) and two types of bait: razor shell (Ensis siliqua) and mud shrimp (Upogebia pusilla). A total of 3 328 fish and at least 36 species were caught with 33 600 hooks fished in 28 longline sets. Five species of sea breams (Sparidae) accounted for 79% of the catch: Pagellus acarne, Pagellus erythrinus, Diplodus vulgaris, Spondyliosoma cantharus, and Boops boops. High catch rates of 20-30 fish per 100 hooks were made in a number of 1 200 hook longline sets, with total catch weights of 40 to more than 60 kg per set. In general, the smallest hook (number 15) had the highest catch rate. Bait type did not significantly affect the catch size distributions. Although more fish were caught with the razor shell bait, higher catch rates of ‘red’ sea breams were obtained with mud shrimp. Catch rates were also affected by the location of the fishing grounds and the time of the set, with the highest catch rates obtained when the longline was set within two hours before sunrise. A wide size range was caught for each species, with highly overlapped catch size frequency distributions for the three hook sizes used. Except for Spondyliosoma cantharus, few illegal-sized fish were caught, even with the smallest hook. The logistic model fitted by maximum likelihood was used to describe hook selectivity for Diplodus vulgaris, Pagellus acarne, Pagellus erythrinus, and Spondyliosoma cantharus.\n
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,986 | 0,990 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».