Evaluation of a topless bottom-trawl design for fish capture in the summer flounder fishery
Notice bibliographique
Résumé
One of the major threats to sea turtles is the incidental capture as bycatch in marine commercial trawl fisheries. A gear-based approach has been suggested to reduce sea turtle bycatch levels in the summer flounder fishery (Paralicthys dentatus). Previous conservation experiments using a turtle excluder device (TED) in the summer flounder fishery resulted in a significant loss of the target species summer flounder, about 35% on average. A topless-trawl design was proposed as an alternative gear design to mitigate sea turtle bycatch. Previous testing showed that a topless-trawl with a headrope length of 48.7 m (160 ft) was effective at reducing sea turtle catch, but had a significant loss of target species, ranging from 51–74% on average, compared to a traditional trawl net with a 19.8-m (65-ft) headrope. In an effort to improve performance of the experimental trawl, a model of the 48.7-m (160-ft) headrope trawl was evaluated at the flume tank at the Memorial University in St. John’s, Newfoundland. This experimental net was optimally reconfigured with thirty 20-cm (8-in) plastic floats on the headrope and two restrictor lines. The 48.7-m (160-ft) topless-trawl with 30 floats and two restrictor lines was tested in the summer flounder fishery in the summer of 2013 to assess its ability to catch summer flounder with two different float configurations. With the optimal float arrangement, the 48.7-m (160-ft) headrope topless-trawl with two restrictor lines had a significant loss of target species (p=0.008), with 22.7% loss compared to a traditional trawl. With this same float arrangement, the topless-trawl had a 12% loss of skate species (the majority of the catch) with no significance from zero (p=0.057). The experimental topless-trawl reduced the capture of all species overall, including the target species, summer flounder.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».