Reconstructing ecosystem dynamics in the central Pacific Ocean, 19521998. I. Estimating population biomass and recruitment of tunas and billfishes
Notice bibliographique
Résumé
Commercial yield of tunas in the central Pacific increased severalfold between 1952 and 1998. We developed age-structured production models that incorporate information from multiple fisheries to estimate population biomass and recruitment trends of tunas (Thunnus alalunga, Thunnus albacares, Thunnus obesus, and Katsuwonus pelamis) and billfish in the central north Pacific (0°N to 40°N and 130°E to 150°W). Our results suggest that all tuna stocks remain above 40% of 1950s levels, whereas blue marlin (Makaira nigricans) declined to 21% and swordfish (Xiphias gladius) to 56%. Estimated biomasses of juvenile bigeye (T. obsesus) and yellowfin (T. albacares) tuna increased to 112 and 129%, respectively, of 1950s levels. Juvenile albacore (T. alalunga) decreased during the 1970s and 1980s but recovered to historical highs (121%) in recent years. Skipjack (K. pelamis) remained relatively stable between 1952 and 1980, declined by 35% between 1981 and 1990, and then increased to 68% of 1950s levels. These changes generally represent decreases in top predators and increases in small tunas, which make up their prey. Application of stock assessment methods set in a food web context provides an important step toward developing a method that recognizes fishery exploitation as a component of ecosystem dynamics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».