Human activities change marine ecosystems by altering predation risk
Notice bibliographique
Résumé
In ocean ecosystems, many of the changes in predation risk - both increases and decreases - are human-induced. These changes are occurring at scales ranging from global to local and across variable temporal scales. Indirect, risk-based effects of human activity are known to be important in structuring some terrestrial ecosystems, but these impacts have largely been neglected in oceans. Here, we synthesize existing literature and data to explore multiple lines of evidence that collectively suggest diverse human activities are changing marine ecosystems, including carbon storage capacity, in myriad ways by altering predation risk. We provide novel, compelling evidence that at least one key human activity, overfishing, can lead to distinct, cascading risk effects in natural ecosystems whose magnitude exceeds that of presumed lethal effects and may account for previously unexplained findings. We further discuss the conservation implications of human-caused indirect risk effects. Finally, we provide a predictive framework for when human alterations of risk in oceans should lead to cascading effects and outline a prospectus for future research. Given the speed and extent with which human activities are altering marine risk landscapes, it is crucial that conservation and management policy considers the indirect effects of these activities in order to increase the likelihood of success and avoid unfortunate surprises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».