Ferrite magnets do not deter blue sharks (Prionace glauca) from bait strikes in behavioural trials
Notice bibliographique
Résumé
Blue sharks ( Prionace glauca ) are the most-commonly caught species of shark globally with evidence of decreasing populations. Sensory deterrents, inducing weak electromagnetic fields, have been used to deter sharks from fishing gear, while maintaining target catch quality and quantity. Here, we conducted trials on the efficacy of ferrite magnets as a deterrent on blue sharks off the southwest coast of the UK. We tested behavioural responses of blue sharks to ferrite magnets in a field experiment comparing simulated fishing lines (hooks removed) with and without magnets. There was no statistically significant difference in bait choices between the control (n = 14) and magnet (n = 12) lines. Time to strike, number of prior interactions, number of sharks present or number of people in the water did not influence bait choice in the trials. Our study adds to conflicting findings on electrosensory deterrents' effectiveness on shark species. Ferrite magnets, with fixed magnetic fields, are currently not suitable for widespread implementation in fisheries and alternative strategies should be explored to reduce shark mortality. • Blue sharks showed no deterrent response to ferrite magnets in field trials. • Bait choice was unaffected by shark number, time to strike, or prior interactions. • Findings add to inconsistent results on electrosensory deterrents in sharks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».