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Enregistrement W6948144066 · doi:10.48448/6ekh-qf72

Spatial overlap and effect of fishing effort on the foraging behavior of the Great Shearwater (Ardenna gravis) on the Argentine Continental Shelf

2021· other· en· W6948144066 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2021
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingShearwaterDiscardsBycatchDemersal zoneHakeForagingPelagic zoneSeabirdDemersal fish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Fishing is the main economic activity in waters of the Argentinian Continental Shelf (ACS). Various seabird species attend trawlers and longliners seeking food facilitated by the fishing operation as well as discards and offal as a byproduct of the catch and processing. During the austral spring, large numbers of Great Shearwaters (GSH, Ardenna gravis) forage over the ACS. This species has been registered interacting with longliners targeting skates or toothfish Dissostichus eleginoides, ice-chilling and freezer trawlers that target hake Merluccius hubbsi and has high rates of bycatch in coastal pelagic trawlers targeting anchovy Engraulis anchoita. This study analyzes the overlap between the distributions of adult (2009-2010 period) and immature (2006, 2008-2009, 2009-2010 periods) GSHs and a range of fishing fleets, as well as assessing the effect of fishing effort on shearwater foraging behavior. The database comprised fisheries effort for 9 fleets, and 21 GSH tracked by satellite telemetry. The tracking data were analyzed with switching state-space models (SSSM) to infer behavior (transitory or foraging) at each location. The overlap was analyzed using the UDOI index (no overlapping = 0, complete overlap UDOI ≥ 1), while the effect of fisheries on foraging behavior was analyzed using GLMM (individual identity as random factors). The largest overlap for all years and age pooled was observed with the pelagic trawlers (UDOI ≥ 0.45), demersal coastal fleets (≥ 0.32), and ice-trawlers target hake (≥ 0.25). For immatures ice-trawlers target hake (2006 and 2008-2009 periods), freezer longiners (2006) and coastal demersal trawlers (2009-2010 period) were the fisheries that showed positive effect in the foraging behavior (i.e. foraging was most likely with increased fishing effort), while for adults ice-trawlers target hake was the only fishery with effect significantly positive. This preliminary analysis as a proxy of risk of interaction constitutes the basis for further studies to define areas and times of higher sensitivity for shearwaters attending fisheries. Authors: Jesica Paz¹, Robert Ronconi², Juan Seco Pon¹, Sofía Copello¹, Peter Ryan³, Marco Favero¹ ¹Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (IIMyC), Universidad Nacional de Mar del Plata, CONI, ²Canadian Wildlife Service, Environment and Climate Change Canada, ³FitzPatrick Institute of African Ornithology, DST-NRF Centre of Excellence, University of Cape Town

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle