Um estudo recente publicado na revista "Fish and Fisheries" sugere que a falta de dados sobre capturas nas pescas pode nem sempre ser um problema, desafiando uma suposição comum na ciência das pescas. O estudo concluiu que o impacto da falta de dados sobre capturas nas avaliações das pescas pode variar dependendo do caso específico e do tipo de dados em falta.

Os investigadores utilizaram simulações de computador para avaliar os efeitos da falta de dados de captura nas avaliações das pescas. Eles examinaram diferentes cenários, incluindo níveis variados de dados faltantes e diferentes tipos de dados faltantes (por exemplo, dados faltantes de captura para uma espécie específica ou para todas as espécies).

O estudo concluiu que a precisão das avaliações das pescas nem sempre foi afetada de forma significativa pela falta de dados de captura. Em alguns casos, as estimativas da abundância de peixes e das taxas de mortalidade por pesca permaneceram fiáveis, mesmo com quantidades substanciais de dados em falta. Isto foi especialmente verdadeiro quando os dados faltantes eram aleatórios e não tendenciosos.

No entanto, os investigadores também descobriram que a falta de dados sobre capturas pode ter efeitos negativos em determinadas situações. Por exemplo, quando os dados em falta estavam concentrados em áreas ou períodos de tempo específicos, ou quando os dados em falta eram tendenciosos (por exemplo, os pescadores subnotificavam as suas capturas), a precisão das avaliações das pescas poderia ser comprometida.

Globalmente, o estudo sugere que o impacto da falta de dados sobre capturas nas avaliações das pescas deve ser avaliado caso a caso. Os gestores das pescas devem considerar o contexto e as características específicas da pescaria, bem como o tipo de dados em falta, ao tomarem decisões sobre como abordar os dados de capturas em falta.

Este estudo destaca a importância de avaliar cuidadosamente o impacto dos dados em falta nas avaliações das pescas e de desenvolver métodos apropriados para lidar com os dados em falta, a fim de garantir a precisão e a fiabilidade destas avaliações.