Long-term Trends in Coral Reef Fish Yields and Exploitation Rates of Commercial Species from Coastal Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Keywords: coral reef fish, yield, long term trends, commercial fishing, Kenya Analysis of long-term (1978–2001) marine fisheries data showed that Kenyan coralreefs produced an estimated 2–4 metric t/km2/year of demersal fish. A rapid overall decline in landings occurred during the 1990s. Yields (t/km2/year) showed bimodal peaks in 1982 (2.98) and 1991 (2.90). The average total landings dropped by 55% during the last decade following peak landings in 1982. Landings of the commercially important families (e.g., Siganidae, Lethrinidae, Lutjanidae and Serranidae) declined by about 40% during the last decade, with the groupers (Serranidae) showing the steepest (72%) decline. Analysis of landings per administrative district showed a 78% decline in the densely populated Mombasa district between the periods 1983–1991 and 1992–2001. The less populated districts have registered stable (e.g., Kilifi) to increasing (e.g., Kwale) catches over time. An autoregressive moving average (ARIMA) model forecast of landings predicted a gradual decline in catches during the next decade (2002– 2011) with a trend slope of -0.01 t/km2. Length-frequency analysis for the commercially important species indicated above optimum exploitation (E) and fishing mortality (per year) rates for the sky emperor, Lethrinus mahsena (E = 0.64; F = 2.48) and lower but strong rates for the emperor, L. sangueinus (E=0.51; F=0.93). The more abundant and commercially important whitespotted rabbitfish, Siganus sutor, showed equally strong rates (E= 0.56; F = 1.44/year). A precautionary approach in the management of Kenya\'s coral-reef fisheries is recommended. Western Indian Ocean Journal of Marine Sciences Vol.2(2) 2003: 105-116
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».