Prevalence and Implications of “Must‐Kill” Angling Regulations for the Management of Invasive Fishes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Freshwater biodiversity is increasingly threatened by invasive species, which can disrupt native fish populations and the fisheries they support. Must‐kill regulations, which prohibit the live release of invasive fish caught by recreational anglers, are a management strategy that can be implemented to limit the negative effects of invasive fish populations. Our review of angling regulations around the globe revealed that must‐kill regulations for numerous species were frequently enacted in countries including Canada, Japan, and the USA. Suggested benefits of must‐kill regulations included limiting invasive species population size and preventing their dispersal, among others. While these benefits were plausible, we found no rigorous assessments of their effectiveness. Moreover, must‐kill regulations can introduce concerns such as angler opposition and species misidentification. Here, we bolstered sparse evidence with anecdotes and perspectives to identify potential advantages and drawbacks of must‐kill regulations. We also provided guidelines for implementing must‐kill regulations that emphasize strategies to increase the likelihood of success while minimizing unintended consequences. Specific guidelines vary depending on management objectives, but generally include a preliminary feasibility and risk assessment followed by post‐implementation monitoring of efficacy and consequences.
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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 | 0,001 |
| 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 ».