Marine Mammal Impacts in Exploited Ecosystems: Would Large Scale Culling Benefit Fisheries?
Notice bibliographique
Résumé
Competition between marine mammals and fisheries for marine resources-whether real or perceived-has become a major issue for several countries and in international fora. We examined trophic interactions between marine mammals and fisheries based on a resource overlap index, using seven Ecopath models including marine mammal groups. On a global scale, most food consumed by marine mammals consisted of prey types that were not the main target of fisheries. For each ecosystem, the primary production required (PPR) to sustain marine mammals was less than half the PPR to sustain fisheries catches. We also developed an index representing the mean trophic level of marine mammal's consumption (TL(Q)) and compared it with the mean trophic level of fisheries' catches (TL(C)). Our results showed that overall TL(Q) was lower than TL(C) (2.88 versus 3.42). As fisheries increasingly exploit lower-trophic level species, the competition with marine mammals may become more important. We used mixed trophic impact analysis to evaluate indirect trophic effects of marine mammals, and in some cases found beneficial effects on some prey. Finally, we assessed the change in the trophic structure of an ecosystem after a simulated extirpation of marine mammal populations. We found that this lead to alterations in the structure of the ecosystems, and that there was no clear and direct relationship between marine mammals' predation and the potential catch by fisheries. Indeed, total biomass, with no marine mammals in the ecosystem, generally remained surprisingly similar, or even decreased for some species.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».