The Conservation and Management of Tunas and Their Relatives: Setting Life History Research Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Scombrids (tunas, bonitos, Spanish mackerels and mackerels) support important fisheries in tropical, subtropical and temperate waters around the world, being one of the most economically- and socially-important marine species globally. Their sustainable exploitation, management and conservation depend on accurate life history information for the development of quantitative fisheries stock assessments, and in the fishery data-poor situations for the identification of vulnerable species. Here, we assemble life history traits (maximum size, growth, longevity, maturity, fecundity, spawning duration and spawning interval) for the 51 species of scombrids globally. We identify major biological gaps in knowledge and prioritize life history research needs in scombrids based on their biological gaps in knowledge, the importance of their fisheries and their current conservation status according to the International Union for Conservation of Nature Red List. We find that the growth and reproductive biology of tunas and mackerel species have been more extensively studied than for Spanish mackerels and bonitos, although there are notable exceptions in all groups. We also reveal that reproductive biology of species, particular fecundity, is the least studied biological aspect in scombrids. We identify two priority groups, including 32 species of scombrids, and several populations of principal market tunas, for which life history research should be prioritized following the species-specific life history gaps identified in this study in the coming decades. By highlighting the important gaps in biological knowledge and providing a priority setting for life history research in scombrid species this study provides guidance for management and conservation and serves as a guide for biologists and resource managers interested in the biology, ecology, and management of scombrid 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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».