Incidental seabird bycatch in the Greenland Halibut fishery in northern Canada reported via at-sea observer programs
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective In the eastern Canadian Arctic, the Greenland Halibut Reinhardtius hippoglossoides fishery has been active since the 1990s, but to date, no comprehensive examination of seabird bycatch patterns has been carried out. Incidental catch of seabirds by fisheries can be detrimental to seabird populations and can also result in the loss of time, bait, and targeted fish species for the fishery. Thus, bycatch of seabirds can have negative impacts on both conservation efforts and fisheries. We aimed to understand seabird bycatch by the Greenland Halibut fishery across seasons, across years, and associated with different types of gear, which is critical to informing potential mitigation solutions that may reduce seabird bycatch in fishing gear. Methods We compiled all available information on seabird bycatch in the eastern Canadian Arctic region (Northwest Atlantic Fisheries Organization Subarea 0, Divisions 0A and 0B) to assess spatial and temporal patterns of bycatch of all seabirds reported by at-sea fisheries observers from 2010 to 2019. Results We found that northern fulmars Fulmarus glacialis were the most frequently reported seabird bycatch species in the fishery, with high levels of monthly and annual variation in the number of birds reported as bycatch. Gulls and shearwaters were also reported at lower levels in the bycatch database. Conclusions Seabird bycatch by the Greenland Halibut fishery in Divisions 0A and 0B is highly variable from year to year but does not appear to be related to the level of total allowable catch. August, September, and October had the highest levels of northern fulmars reported in the bycatch records, suggesting that fulmars may be more vulnerable to being caught in the fishery during these months, although future examinations of effort data are needed to confirm this.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».