A Canadian example of using spatial management to minimize the impacts of trawling on benthic communities
Notice bibliographique
Résumé
No abstracts are to be cited without prior reference to the author.Spatial analysis of observer data from Atlantic Canada indicates that the distribution of trawling effort is very patchy. The short-term impacts of otter trawling on sand and gravel seabed habitats and communities have been studied in three-year manipulative experiments, one on the Grand Bank and one on Western Bank. In addition, the longterm impacts of scallop dredging have been studied by comparing two benthic data sets collected thirty years apart on an actively fished scallop ground in the Bay of Fundy. The combined results, which are in concurrence with research elsewhere, indicate that the most sensitive organisms to disturbance by fishing gear are large epibenthic taxa, especially sessile, structure-forming organisms such as horse mussels. Deep-water corals share these characteristics and are commonly found off Atlantic Canada in channels, canyons and along the slope. Video surveys have confirmed earlier anecdotal observations that important deep-water coral communities are particularly important in the Northeast Channel, the Gully and at the Stone Fence in the Laurentian Channel. Evidence of significant fishing damage has also been observed. Using these spatial data, and in consultation with the fishing industry, all three areas are now closed to bottomcontacting fishing gear to protect these important benthic communities.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,070 | 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 ».