Dynamic shifts and a drastic decline in reported landings for southern Gulf of St. Lawrence commercial clam fisheries over the past two decades
Notice bibliographique
Résumé
Clams constitute an important socioeconomic and Indigenous resource in the southern Gulf of St. Lawrence (sGSL); however, detailed analyses of commercial clam fisheries are outdated. I provide a synthesis of sGSL clam landings from 2003 to 2022. Three species comprised >99% of landings: Mya arenaria, Mercenaria mercenaria, and Spisula solidissima. Annual landings mostly came from Prince Edward Island (75 ± 7%; mean ± standard deviation), followed by New Brunswick (23 ± 6%) and Nova Scotia (2 ± 2%). For the sGSL as a whole, the three species contributed equally to landings from 2003 to 2020, but Mya arenaria dominated landings from 2021 to 2022. This trend was not consistent for individual provinces: province-specific fluctuations in species composition and a contemporary shift from multi-species to single-species harvests were evident. Overall, landings and their associated value sharply declined by 80% and 74%, respectively, over the time series. The number of catch records (i.e., active licenses and Supplement B records) also declined by 80%, suggesting progressively fewer people entering clam fisheries. Annual catch records were a strong predictor of annual landings, and declines in landings per catch record (proxy of CPUE) were apparent. This analysis ultimately suggests a dwindling Canadian fishery. Understanding the proximate causes of fishery declines, how to address them, and determining whether such declines reflect population trends, should be prioritized.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».