Applying a joint-species spatio-temporal model to guide the reduction of bycatch in longline fisheries with a case study on swordfish in the Southwestern Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Longline fisheries targeting tunas often result in substantial bycatch of other pelagic migratory species, leading to ecological and economic challenges for fisheries management. This study employed Vector Autoregressive Spatio-Temporal (VAST) models to identify effective spatial fishery closures to support swordfish (SWO) bycatch management while maintaining viable bigeye tuna (BET) fisheries in the Southwestern Pacific Ocean. We compared single- and joint-species modelling approaches within the VAST framework to evaluate whether accounting for species associations could improve our understanding of spatial distribution patterns for SWO and BET using catch and effort data from Taiwan’s distant-water longline (TWN DWLL) fishery during 2016–2023 in the high seas north of 20°S (0°–20°S, 110°–165°W). To evaluate potential spatial closures, we developed a bycatch risk index (BRI) that integrates both SWO bycatch hotspots and BET density, allowing for systematic analysis of trade-offs between bycatch reduction and fishery operations. We also assessed the potential impacts of implementing spatial closures on SWO and BET catches for major fleets (i.e. Japan, China, and Korea) operating in the study area. Results indicated that the joint-species model demonstrated superior performance, with a lower AIC value and a 1.1–3.0% higher predictive probability in spatially cross-validation compared to single-species models. Our analysis found a strong negative spatial correlation between SWO and BET, with a persistent high-risk area for SWO bycatch between 0°–5°S and 110°–140°W. Analysis of various BRI thresholds showed that moderate thresholds (60% BRI) provided an optimal balance, achieving an expected 36% reduction in SWO catch while limiting BET catch reduction to 12%, and fishing effort reduction to 18% for the TWN DWLL. In addition, the joint-species model generally outperformed single-species approaches for various BRI thresholds, demonstrating more spatially efficient closures by better accounting for species associations. This pattern was consistent across other major fleets operating in the SPO, including Japan, China, and Korea. The methodology developed here offers a quantitative framework for evaluating conservation-fishery viability trade-offs in mixed-species fisheries and could be adapted for other fisheries facing similar bycatch challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».