Angler Heterogeneity in Newfoundland and Labrador, Canada: Insights From Nearly Three Decades (1994–2022) of Atlantic Salmon Angler License and Activity Records
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Angler demographics and motivations are an important consideration to successful fisheries management. We examined 29 years of angler license and activity records from the recreational Atlantic salmon fishery in Newfoundland and Labrador, Canada to: (1) provide a contemporary evaluation of angler demographic trends; (2) evaluate age and regional differences between anglers who prioritized retention versus catch‐and‐release; and (3) discuss how various management and COVID restrictions affected angler participation and activity. Resident license holders made up 91.3% of total licenses purchased. The average age of license holders increased from 39 years of age in 1994 to 54 years of age in 2022, with 6–20 year olds making up < 1% of license holders since 2019. Overall, 24.2% of anglers prioritized only retaining salmon, and 2.2% only releasing salmon, with anglers from rural areas more likely than those from urban areas to only retain salmon. Following a tightening of warm water thresholds for river closure and reductions in catch‐and‐release and retention limits, including a mid‐season ban on retention in 2018, the percentage of anglers who prioritized only releasing salmon increased. In contrast, the percentage of anglers who prioritized only retaining salmon decreased. Results provide a rare insight into angler spatial and temporal demographics and motivations that can be used to help guide management options that are likely to be supported by local communities and stakeholders.
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 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 ».