Fishing catch shares in the face of global change: a framework for integrating cumulative impacts and single species management
Notice bibliographique
Résumé
Any fishery management scheme, such as individual fishing quotas (IFQs) or marine protected areas, should be designed to be robust to potential shifts in the biophysical system. Here we couple possible catch scenarios under an IFQ scheme with ocean acidification impacts on shelled benthos and plankton, using an Atlantis ecosystem model for the US West Coast. IFQ harvest scenarios alone, in most cases, did not have strong impacts on the food web, beyond the direct effects on harvested species. However, when we added the impacts of ocean acidification, the abundance of commercially important groundfish such as English sole ( Pleuronectes vetulus ), arrowtooth flounder ( Atheresthes stomias ), and yellowtail rockfish ( Sebastes flavidus ) declined up to 20%–80%, owing to the loss of shelled prey items from their diet. English sole exhibited a 10-fold decline in potential catch and economic yield when confronted with strong acidification impacts on shelled benthos. Therefore, it seems prudent to complement IFQs with careful consideration of potential global change effects such as acidification. Our analysis provides an example of how new ecosystem modeling tools that evaluate cumulative impacts can be integrated with established management reference points and decision mechanisms.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».