Use of escape gaps in Barents Sea snow crab (Chionoecetes opilio) fishery: Can it reduce bycatch of undersized crabs?
Notice bibliographique
Résumé
Snow crab ( Chionoecetes opilio ), like several other crustacean species, are commonly captured using trap gear, which is designed as conical pots. Many such pot fisheries employ some selectivity mechanisms that allow release of captured small or undersized individuals on the seabed, thus improving survival of escapees and reducing workload for the fishers. In snow crab pot fisheries, the selectivity mechanism is based mainly on crab escape through netting meshes (diamond-shaped mesh with sizes ranging from 120 – 140 mm). However, several observations have shown that in commercial snow crab pot fisheries, catches contain undersized snow crabs. Therefore, this study aimed to test the use of escape gaps in the Barents Sea snow crab fishery to evaluate whether it can reduce the bycatch of undersized crabs and sharpen size selectivity. The results showed that both standard pots using mesh selection and test pots with escape gaps reduced catches of undersized snow crabs. However, pots with escape gaps significantly reduced the capture of undersized crabs compared to pots that used only netting mesh selection. This result can be important for the commercial fishery, especially considering areas with larger abundances of small snow crabs, where improved size selection could result in reduced workload for catch sorting and potential crab mortality due to the associated handling.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».