Sea cucumber fisheries: global analysis of stocks, management measures and drivers of overfishing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Worldwide, most sea cucumber fisheries are ineffectively managed, leading to declining stocks and potentially eroding the resilience of fisheries. We analyse trends in catches, fishery status, fishing participation and regulatory measures among 77 sea cucumber fisheries through data from recent fishery reports and fishery managers. Critical gaps in fisheries biology knowledge of even commonly targeted species undermine the expected success of management strategies. Most tropical fisheries are small‐scale, older and typified by numerous (>8) species, whereas temperate fisheries are often emerging, mono‐specific and industrialized. Fisher participation data indicated about 3 million sea cucumber fishers worldwide. Fisher participation rates were significantly related to the average annual yield. permanova analysis showed that over‐exploited and depleted fisheries employed different sets of measures than fisheries with healthier stocks, and a non‐metric multidimensional scaling ordination illustrated that a broad set of regulatory measures typified sustainable fisheries. SIMPER and regression tree analyses identified that the dissimilarity was most related to enforcement capacity, number of species harvested, fleet (vessel) controls, limited entry controls and rotational closures. The national Human Development Index was significantly lower in countries with over‐exploited and depleted fisheries. Where possible, managers should limit the number of fishers and vessel size and establish short lists of permissible commercial species in multispecies fisheries. Our findings emphasize an imperative to support the enforcement capacity in low‐income countries, in which risk of biodiversity loss is exceptionally high. Solutions for greater resilience of sea cucumber stocks must be embedded within those for poverty reduction and alternative livelihood options.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».