Effect of Trap Soak-Time on the Trap-Selectivity Profile and By-Kill in Prawn-Trap Fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Canada’s Department of Fisheries and Oceans seeks to manage British Columbia’s prawn fishery by limiting the season length, vessel entry, and the number of prawn traps per vessel. However, fishers can still adjust their effort by increasing the number of trap lifts during the season. This study examines the effect of trap soak-time on size-selectivity, looks at how it translates to by-kill, and reviews the traditional management responses. The management recommendations in this paper focus on optimizing the interaction between CPUE, by-kill, enforcement costs, and fisher responses. Peer’s law (the solution to a problem changes the problem) predicts that trying to solve a fishery common-property resource problem only changes the problem’s expression. Thus, limiting entry changes a too-many-fishers issue to a capital-stuffing problem, limiting gear changes a capital-stuffing problem to a gear-use issue, and regulating gear use leads to other problems and ever more micro-management. Thus, regulation and related costs have become part of the problem of rent dissipation and poverty in fishery dependent communities. Efforts to fine-tune regulations in BC’s prawn fishery have led to an ever expanding spiral of costly, clumsy, and intrusive regulations, enforcement, and related procedures that dissipate resource rents, frustrate fishers, and ultimately are ineffective in protecting the resource and/or the associated jobs. The best way out of this morass appears to be for managers of sedentary species to confine their efforts to macro-management regulations that focus on limiting the consequences of fishing and ensuring that individual fishers endure the consequences of their actions.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».