Blar i forfatter "Steinsbø, Silje"

Viser treff 1-3 av 3

    • Environmental impacts of aquaculture and coexcisting industries 

      Evenset, Anita; Refseth, Gro Harlaug; Dale, Trine; Arnberg, Maj; Harendza, Astrid; Mikkelsen, Eirik Inge; Iversen, Audun; Sagerup, Kjetil; Striberny, Anja; Izquierdo-Gomez, David; Borgersen, Gunhild; Bjorbækmo, Marit Frederikke Markussen; Pedersen, Kristine Bondo; Eriksen, Katrine; Emaus, Per-Arne; Sparboe, Lars Olav; Robertsen, Roy; Steinsbø, Silje (Research report; Forskningsrapport, 2023)
      This is the final report for the project "Environmental impact of aquaculture and coexisting industries - scope for comprehensive regulation" - "MILJØREG". The project is funded by the Norwegian Fisheries and Aquaculture Industry's research funding. The main goal of the project has been to prepare a broad overview of the knowledge base related to the environmental impact of aquaculture, as well ...

    • Kapasitetsutvikling og konkurranseforhold – Utvalgte grupper i kystflåten 

      Dreyer, Bent Magne; Hermansen, Øystein; Hogrenning, Egil; Johnsen, Jahn Petter; Nyrud, Thomas; Siikavuopio, Bjørnar; Steinsbø, Silje (Research report; Forskningsrapport, 2022-11-11)
      Denne rapporten oppsummerer resultatene fra prosjektet Drivere for, samt effekten av, kapasitetsutvikling i fiskeflåten finansiert av Fiskeri- og havbruksnæringens forskningsfinansiering (FHF).<p> <p>Prosjektet er et samarbeid mellom Nofima og Norges Arktiske Universitet (UiT) og er gjennomført i perioden 2021 til 2022. Det innebærer blant annet at prosjektet er gjennomført i en periode med ...

    • Romlig og tidsmessig analyse av garn- og linefiske. En studie av fiskeriatferd i området Lofoten, Vesterålen og Senja (2011-2018) 

      Steinsbø, Silje (Master thesis; Mastergradsoppgave, 2021-08-16)
      I denne oppgaven ble ERS- og VMS-data fra garn- og linefiske mellom 2011 og 2018, i hovedområde 00 og 05 (fra Fiskeridirektoratet), kartlagt og analysert i romlig og tidsmessig perspektiv. Dette ble gjort ved å bruke GIS-baserte analyser og maskinlæring for å avdekke trender i aktivitet, fangstmengde og fangstverdi i fiske med passive redskaper. Blant metodene som ble brukt var optimalisert ...