Coverage matters: identifying and mitigating sampling frame issues in recreational fishing surveys
Die Übersichtsarbeit zeigt an sechs Fallstudien, wie Lücken im Auswahlrahmen Erhebungen zur Freizeitfischerei verzerren können und wie sie sich erkennen und mindern lassen. Allgemeine Listen, vor allem Telefonverzeichnisse, halten die Autoren für besonders anfällig für Untererfassung.
Kurzantwort
Die Übersichtsarbeit zeigt an sechs Fallstudien, wie Lücken im Auswahlrahmen Erhebungen zur Freizeitfischerei verzerren können und wie sie sich erkennen und mindern lassen. Allgemeine Listen, vor allem Telefonverzeichnisse, halten die Autoren für besonders anfällig für Untererfassung.
Wissenschaftliche Einordnung & Kernaussagen
1. Fragestellung & Forschungsfokus
Die Autoren wollen die gängigen Auswahlrahmen probabilistischer Erhebungen zur Freizeitfischerei ordnen, zusammenfassen, wie Erfassungsfehler in der marinen Freizeitfischerei weltweit behandelt wurden, und zeigen, wie man sie erkennt und korrigiert.
2. Methodik & Versuchsaufbau
Übersichtsarbeit über probabilistische Erhebungen zur Freizeitfischerei. Sie definiert sechs Konfigurationen von Auswahlrahmen (Flächen- und Listenrahmen) mit je einer Fallstudie aus Norwegen, Australien, Neuseeland, den USA und Schweden. Je Fallstudie nennt sie Zielpopulation, Erfassungsproblem, Gegenmaßnahmen und verbliebene Lücken.
3. Zentrale Erkenntnisse
Die sechs Fallstudien zeigen mehrere Arten von Untererfassung, die je nach Fischerei und Auswahlrahmen unterschiedlich weit behoben wurden. Allgemeine Listen, vor allem Telefonverzeichnisse, gelten den Autoren als am anfälligsten. Nicht ansässige Fischer und Touristen fehlen dort oft; tragen sie viel zur Fischerei bei, können Schätzungen den Fang einzelner Arten in unbekanntem Maß unterschätzen. In der Fallstudie aus den USA lag die Untererfassung bei manchen Aktivitäten bei bis zu 70 %, wegen Lizenzausnahmen und illegaler Fischerei.
4. Bedeutung für Praxis, Hege & Gewässerschutz
Die Autoren raten in sechs Schritten, Erfassungsfehler bei der Planung zu bedenken, mit Pilot- oder Parallelerhebungen Verzerrungen zu prüfen, ihren zeitlichen Wandel zu beachten, Technik oder mehrere Auswahlrahmen zu nutzen, modellbasierte Korrekturen zu erwägen und den Auswahlrahmen zu dokumentieren. Das gelte auch für die Freizeitfischerei im Binnenland.
5. Grenzen der Studie & Modellannahmen
Die Fallstudien stammen aus der marinen Freizeitfischerei und lassen nicht probabilistische Verfahren aus, weil diese für Fang- und Aufwandsschätzungen wenig verbreitet und erprobt sind. Die Arbeit berichtet keine eigenen Daten oder Auswertungen. Beschrieben sind die gängigsten Konfigurationen; andere sind möglich.
Zugeordnete Fachgebiete
Bibliografische Angaben
| Originaltitel | Coverage matters: identifying and mitigating sampling frame issues in recreational fishing surveys |
|---|---|
| Autoren | S. M. Taylor, A. de Groote, K. Hyder, J. H. Vølstad, B. W. Hartill, J. Foster, R. Andrews, K. L. Ryan |
| Fachjournal | Reviews in Fish Biology and Fisheries |
| Erscheinungsjahr | 2025 |
| Band / Ausgabe | 35 |
| Artikel-Nummer / Seiten | 529-547 |
| Verlag | Springer Science and Business Media LLC |
| DOI | 10.1007/s11160-025-09921-2 |
| Lizenz | CC BY 4.0 |
| Methodentyp | methodenanalyse |
Original-Abstract (Englisch)
Vollständigen englischen Abstract anzeigen
Abstract Surveys play an integral part in monitoring and maintaining sustainable recreational fisheries. For any probabilistic survey, the selection of a sampling frame (e.g., list of individuals or fishers) is an important decision because it influences the ability to provide unbiased estimates of recreational catch and effort. Undercoverage occurs when units of the target population (i.e., the population of interest) are missing from the frame population. This error can undermine the reliability of research advice generated from survey estimates. In this review, we: (i) define six sampling frame configurations that are commonly applied in probabilistic recreational fishing surveys; (ii) synthesise how coverage errors associated with each configuration have been addressed for marine recreational fisheries globally; (iii) outline approaches to identify and correct for coverage errors; and (iv) recommend how to future-proof coverage issues. In our six case studies, multiple types of undercoverage were identified and addressed to varying extents, depending on the characteristics of each fishery and type of sampling frame used. Generalised list frames (particularly phone lists) are arguably the most prone to undercoverage error. To assist in future-proofing surveys, we recommend: (1) considering coverage error during survey planning; (2) designing pilot surveys or scheduling concurrent surveys to evaluate and/or correct for potential bias; (3) recognising that coverage error often changes through time; (4) using technological or multi-frame approaches to mitigate coverage error; (5) considering model-based survey tools to correct for undercoverage; and (6) documenting the sampling frame and potential sources of coverage error in publications. These recommendations extend to inland recreational fisheries, commercial fishing surveys and fisheries-independent surveys. Graphical abstract
Redaktionelle Prüfung & Urheberschaft
Die deutsche Zusammenfassung dieser Studie wurde mit einem KI-Sprachmodell aus dem begutachteten Originalartikel erstellt. Die redaktionelle Prüfung am Original durch Wolfgang Spiess-Knafl steht aus.