Commercial fishing gear loss in Canada's Pacific Ocean: answering the why, where, and how with a mixed methods, transdisciplinary approach
Notice bibliographique
Résumé
Derelict fishing gear comprises a large portion of the world’s marine plastic pollution, causing damage to marine habitats, wildlife, and fishing industries globally. To mitigate these issues, managers and marine stakeholders must understand the reasons for, and areas of, fishing gear loss specific to their region. Additionally, regional case studies are important to add to the global literature on derelict gear research. I conducted a global review of reasons for commercial gear loss, and used the findings to design a commercial fisher questionnaire in Canada’s Pacific region as a case study. I carried out these dockside and on-line questionnaires to record commercial fishers’ experiences with lost gear. Additionally, I used a species distribution model approach to identify variables associated with presence of derelict gear. Lost gear presence data for the model came from both the questionnaire and existing data for the region, and results from the previous literature review and questionnaire informed which environmental and fishing variables to include. I then used results from the model to predict areas with high probability of derelict gear occurrence. The global review highlighted that the most common reasons for gear loss were interactions with other fishing vessels and their gear, marine weather, and snagging on submerged features. Questionnaire results with 29 fishers indicated that snagging gear on rough substrate was the most important reason for loss across all gear categories, and that Hecate Strait, Clayoquot Sound, and the Strait of Georgia were prevalent areas of gear loss. Through the questionnaire, fishers indicated various ways to reduce gear loss including: using high quality gear that is well maintained, knowledge sharing amongst the fleet, preventing overcrowding in fishing areas, and keeping static and active gear types away from each other. The species distribution model approach indicated that bathymetry, fishing effort, and wind were the most important variables in derelict gear occurrence and predicted the highest probability of gear loss in similar areas as the survey. These results can support removal efforts and management decisions to mitigate issues caused by derelict gear by increasing the scientific understanding of the topic in Canada’s Pacific region.
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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 | 0,024 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».