Fishing impact and environmental status in <scp>E</scp>uropean seas: a diagnosis from stock assessments and ecosystem indicators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stock‐based and ecosystem‐based indicators are used to provide a new diagnosis of the fishing impact and environmental status of European seas. In the seven European marine ecosystems covering the Baltic and the North‐east Atlantic, (i) trends in landings since 1950 were examined; (ii) syntheses of the status and trends in fish stocks were consolidated at the ecosystem level; and (iii) trends in ecosystem indicators based on landings and surveys were analysed. We show that yields began to decrease everywhere (except in the Baltic) from the mid‐1970s, as a result of the over‐exploitation of some major stocks. Fishermen adapted by increasing fishing effort and exploiting a wider part of the ecosystems. This was insufficient to compensate for the decrease in abundance of many stocks, and total landings have halved over the last 30 years. The highest fishing impact took place in the late 1990s, with a clear decrease in stock‐based and ecosystem indicators. In particular, trophic‐based indicators exhibited a continuous decreasing trend in almost all ecosystems. Over the past decade, a decrease in fishing pressure has been observed, the mean fishing mortality rate of assessed stocks being almost halved in all the considered ecosystems, but no clear recovery in the biomass and ecosystem indicators is yet apparent. In addition, the mean recruitment index was shown to decrease by around 50% in all ecosystems (except the Baltic). We conclude that building this kind of diagnosis is a key step on the path to implementing an ecosystem approach to fisheries management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».