Can fisheries yield be enhanced by large-scale feeding of a predatory fish stock? A case study of the Icelandic cod stock
Notice bibliographique
Résumé
The concept of large-scale feeding of a predatory fish stock by natural prey species is introduced and evaluated for the Icelandic cod (Gadus morhua L.) stock. The paper addresses the question of whether fisheries yield can be enhanced by relocating food supply in an ecosystem from areas of surplus prey abundance to areas where predator abundance is high and prey abundance low. The benefits of large-scale feeding may be threefold. First, it may increase the growth rate and yield of a predatory fish stock. Second, it may reduce predation on valuable species. Third, it may lower the cost of fishing. For large-scale feeding to be economically feasible it is necessary to have access to large quantities of inexpensive and high-quality feed. In Iceland about 1 000 000 t of capelin, herring, and blue whiting are landed annually for fishmeal production, their price being less than 10% of that of cod. For much of the year these stocks are outside the distributional area of the Icelandic cod stock. The most cost-effective feeding technique must involve purse seiners and pelagic trawlers transporting their catch directly to the feeding locations. Different feeding scenarios, harvesting techniques, and ecological consequences are considered for the Icelandic cod stock.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».