Trade-offs between invertebrate fisheries catches and ecosystem impacts in coastal New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invertebrate catches are increasing globally following the depletion of many finfish stocks, yet stock assessments and management plans for invertebrates are limited, as is an understanding of the ecosystem effects of these fisheries. Using an ecosystem modelling approach, we explored the trade-offs between invertebrate catches and their impacts on the associated ecosystem on the south coast of Wellington, New Zealand. We simulated exploitation of lobster (Jasus edwardsii), abalone (Haliotis australis, H. iris), and sea urchin (Evechinus chloroticus) over a range of depletion levels—from no depletion to local extinction—to estimate changes in target catches and associated effects on other species groups, trophic levels, and benthic and pelagic components. Exploitation of lobster showed the strongest ecosystem effects, followed by abalone and urchin. In all three fisheries, the current exploitation rate exceeds that which produces maximum sustainable yield, with considerable ecosystem effects. Interestingly, a reduced exploitation rate is predicted to increase target catches (and catch-per-unit-effort), thereby strongly reducing ecosystem effects, a win–win situation. Our results suggest that invertebrate exploitation clearly influences ecosystem structure and function, yet the direction and magnitude of responses depend on the target group and exploitation rate. An ecosystem-based fisheries management approach that includes the role of invertebrates would improve the conservation and management of invertebrate resources and marine ecosystems on broader scales.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».