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Enregistrement W4411353559 · doi:10.1093/icesjms/fsaf096

Greenland shark (<i>Somniosus microcephalus</i>) behaviour at a Nordmøre grid

2025· article· en· W4411353559 sur OpenAlexafffundabout
Sidney Andrade, Tomás Araya-Schmidt, Paul D. Winger, Shannon M. Bayse

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFisheryGeologyOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large Greenland sharks (Somniosus microcephalus) commonly enter bottom trawls, and in some cases this results in unintended bycatch when they become stuck in the Nordmøre grid system. Successful bycatch reduction strategies should focus on excluding species as early and quickly as possible in the capture process to prevent stress and mortality. Developing bycatch reduction devices (BRDs) that consider shark escape behaviours could reduce their bycatch while allowing for a quicker and earlier escape. This study describes Greenland shark behaviour in the Nordmøre grid system, offering insights for designing more effective BRDs. Video of Greenland sharks was collected in the offshore Northern shrimp factory-freezer trawl fishery in Eastern Canada. Greenland shark behaviours are described in qualitative and quantitative terms, including observed turns, rolls, contact and engagement with gear components, and time-to-escape. Given that the majority of Greenland sharks observed were large (∼2.5–>4.0 m), these behaviours often hindered their escape out of the escape opening of the grid system. Greenland sharks interacted with the grid itself in varying ways, 50% (n = 6) were observed sliding over the grid, and the grid quickly deflected immobile sharks out through the escape opening. Greenland sharks often became stuck in the grid system, one at the guiding panel and 6 (50%) at the escape opening and grid. Stuck individuals performed rolls and thrashes in apparent attempts to escape. Although all of the observed individuals eventually escaped in this study, that is not always the case in the fishery, and gear modifications should be considered to prevent prolonged interactions, including adding BRDs before the grid system, modifying the guiding panel, and/or increasing the dimensions of the escape opening.

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)0,000
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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