Ecology for Understanding Recreational Fishers and Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine recreational fisher behaviour and recreational fishery systems through the lens of an ecologist to understand the dynamical properties of these social-ecological systems. From the perspective of an ecologist, recreational fishers and the fish they capture can be viewed as analogous to predator-prey systems. Our understanding of predator-prey interactions is supported by a richness of empirical and conceptual research, primarily developed within sub-fields of behavioural, population, and community ecology. We develop this analogy between predator-prey ecology and fisher behaviour by examining the key underlying processes within a conceptual framework based on simple models. We then characterize several processes inherent to recreational fisheries that can, at least in part, decouple these simple predator-prey interactions. We examine the impacts on fisher behaviour and fishery outcomes of non-random spatial distributions of fishers and fish, heterogeneity of fisher behaviour, and multi-species fisheries, and develop an enhanced framework to understand these dynamic interactions. Population ecology and density-dependent feedbacks are important concepts underlying fish population dynamics, and also set limits to the sustainability of fisher harvest. Predator-prey theory is helpful in understanding fisher behaviour and its feedback with fish production, fishery quality, and sustainability. As fishers often prefer larger sizes in their catch, the predator-prey dynamic involves ecological concepts related to life-history theory and size-structured interactions. Although some recreational fisheries target a single species, many involve multi-species fisheries, such that food web theory is also important in understanding ecological feedbacks between fisher behaviour and fishery outcomes. In addition, individual recreational fisheries are typically embedded within landscapes of alternative fisheries, so the spatial configuration of fishing opportunities and the spatial behaviour of fishers is central in understanding fishery outcomes across landscapes. We discuss field methods used to measure fisher behaviour and provide empirical examples from well-studied recreational fisheries. Field methods to measure catchability, catch-per-unit effort, and landscape distribution of fisher effort are informed by the ecological theory of functional and numerical responses. Methods and implications of catch-and-release behaviour, multi-species fisheries, and non-catch related fisher site choice are discussed as related to our understanding of fisher behaviour and fisheries outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».