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Enregistrement W1570543922 · doi:10.1111/cobi.12267

Unintended Cultivation, Shifting Baselines, and Conflict between Objectives for Fisheries and Conservation

2014· review· en· W1570543922 sur OpenAlexaff
Christopher J. Brown, Rowan Trebilco

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingFisheryFisheries managementEcosystemTrophic levelTrophic cascadePredationEcologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceFood webBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of fisheries on marine ecosystems, and their capacity to drive shifts in ecosystem states, have been widely documented. Less well appreciated is that some commercially valuable species respond positively to fishing-induced ecosystem change and can become important fisheries resources in modified ecosystems. Thus, the ecological effects of one fishery can unintentionally increase the abundance and productivity of other fished species (i.e., cultivate). We reviewed examples of this effect in the peer-reviewed literature. We found 2 underlying ecosystem drivers of the effect: trophic release of prey species when predators are overfished and habitat change. Key ecological, social, and economic conditions required for one fishery to unintentionally cultivate another include strong top-down control of prey by predators, the value of the new fishery, and the capacity of fishers to adapt to a new fishery. These unintended cultivation effects imply strong trade-offs between short-term fishery success and conservation efforts to restore ecosystems toward baseline conditions because goals for fisheries and conservation may be incompatible. Conflicts are likely to be exacerbated if fisheries baselines shift relative to conservation baselines and there is investment in the new fishery. However, in the long-term, restoration toward ecosystem baselines may often benefit both fishery and conservation goals. Unintended cultivation can be identified and predicted using a combination of time-series data, dietary studies, models of food webs, and socioeconomic data. Identifying unintended cultivation is necessary for management to set compatible goals for fisheries and conservation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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