| Summary: | Le déclin généralisé des ressources halieutiques à partir du début des années 80 a incité les scientifiques et les gestionnaires des pêcheries à développer des méthodes quantitatives d’évaluation pour améliorer leur gestion. Ces méthodes ont permis de justifier des politiques de diminution drastiques de la pression de pêche qui ont été bénéfiques a beaucoup de ressources. Le développement et l’utilisation de ces méthodes a été amorcé par les grandes pêcheries commerciales océaniques. Elles reposent sur des suivis à long terme, des procédures analytiques complexes et nécessitent des mises à jour fréquentes pour ajuster les mesures de régulation en fonction de l’état de la ressource. Ces méthodes sont rarement appliquées aux petites pêcheries continentales qui sont par nature très différentes de leurs pendants océaniques. La diversité et la complexité de ces pêcheries, dominées par des pratiques artisanales ou récréatives, rend l’application de telles méthodes plus délicates.L’objectif de ce projet de thèse est d’élaborer une méthode d’évaluation quantitative des performances de différents scénarios de régulation des pêcheries récréatives bretonnes de saumon atlantique. La démarche de modélisation statistique entreprise valorise l’ensemble de données très diverses collectées depuis la fin des années 80 sur chacune des 18 populations de saumon ciblées par ces pêcheries afin de simuler leur dynamique spécifique sous différents scénarios de régulation. Le cadre statistique bayésien utilisé a facilité l’intégration des principales sources d’incertitude relatives à ces simulations. Les performances en matière de conservation ont été évaluées à partir d’une nouvelle définition simple et claire de la conservation proposée dans le cadre de cette thèse et adoptée par les gestionnaires bretons. La méthode d’évaluation élaborée vise à faciliter et alimenter le dialogue avec et entre les acteurs de la gestion pour éclairer leur prise de décision in fine. Dans cette optique, la méthode choisie se base sur des règles de ...
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