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Enregistrement W2088843708 · doi:10.1098/rstb.2004.1573

Extinction, survival or recovery of large predatory fishes

2005· article· en· W2088843708 sur OpenAlexafffund
Ransom A. Myers, Boris Worm

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftAlfred P. Sloan FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPew Charitable Trusts
Mots-clésOverexploitationFishingBycatchBiologyEcologyFisheryFisheries managementExtinction (optical mineralogy)Predatory fishHabitatMarine ecosystemOverfishingEcosystemPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large predatory fishes have long played an important role in marine ecosystems and fisheries. Overexploitation, however, is gradually diminishing this role. Recent estimates indicate that exploitation has depleted large predatory fish communities worldwide by at least 90% over the past 50-100 years. We demonstrate that these declines are general, independent of methodology, and even higher for sensitive species such as sharks. We also attempt to predict the future prospects of large predatory fishes. (i) An analysis of maximum reproductive rates predicts the collapse and extinction of sensitive species under current levels of fishing mortality. Sensitive species occur in marine habitats worldwide and have to be considered in most management situations. (ii) We show that to ensure the survival of sensitive species in the northwest Atlantic fishing mortality has to be reduced by 40-80%. (iii) We show that rapid recovery of community biomass and diversity usually occurs when fishing mortality is reduced. However, recovery is more variable for single species, often because of the influence of species interactions. We conclude that management of multi-species fisheries needs to be tailored to the most sensitive, rather than the more robust species. This requires reductions in fishing effort, reduction in bycatch mortality and protection of key areas to initiate recovery of severely depleted communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations465
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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