Evaluating applications of shore-based camera monitoring to improve estimates of effort, retention, and compliance of recreational salmon fisheries
Notice bibliographique
Résumé
In addition to being primary targets of recreational fisheries, Pacific salmon provide key ecosystem value in British Columbia, Canada. While data on commercial fisheries are historically well-researched, less is known about recreational fisheries and associated mortality. The purpose of this work is to demonstrate how autonomous shore-based cameras can integrate into, and improve upon, existing creel survey methods while providing new information related to recreational salmon fishery dynamics. Imagery from three locations in Sooke, British Columbia were used to estimate effort and retention by integrating creel survey data, and to improve understanding of compliance to a seasonal area-based fishery closure through two separate empirical studies. The approach here utilizes high-capture rates, allowing for robust temporal resolution, while integrating efficient data processing methods through a novel two-step image annotation process that was developed for the analysis of over 1.5 million images. The results from various temporal analyses suggest that cameras can substantially aid in improving the understanding of daily fishing patterns, while also providing validation for the optimal timing of existing creel surveys. Noncompliant fishing during a seasonal spatial closure was also notable and provides the first known study of salmon fishery compliance using cameras in British Columbia. Lastly, evidence was provided supporting substantial off-season fishing effort, which had previously been lacking in the existing monitoring framework. The subsequent recommendations from this work reveal that this monitoring approach could provide immediate and tangible benefits for improving recreational salmon fishing monitoring in British Columbia. Beyond, the approach that was developed can be applied at broader scales and could benefit managers with tools that can support camera monitoring of recreational fisheries to foster a greater understanding of stressors that impact vulnerable and at-risk fish species.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».