Key Features and Context‐Dependence of Fishery‐Induced Trophic Cascades
Notice bibliographique
Résumé
Trophic cascades triggered by fishing have profound implications for marine ecosystems and the socioeconomic systems that depend on them. With the number of reported cases quickly growing, key features and commonalities have emerged. Fishery-induced trophic cascades often display differential response times and nonlinear trajectories among trophic levels and can be accompanied by shifts in alternative states. Furthermore, their magnitude appears to be context dependent, varying as a function of species diversity, regional oceanography, local physical disturbance, habitat complexity, and the nature of the fishery itself. To conserve and manage exploited marine ecosystems, there is a pressing need for an improved understanding of the conditions that promote or inhibit the cascading consequences of fishing. Future research should investigate how the trophic effects of fishing interact with other human disturbances, identify strongly interacting species and ecosystem features that confer resilience to exploitation, determine ranges of predator depletion that elicit trophic cascades, pinpoint antecedents that signal ecosystem state shifts, and quantify variation in trophic rates across oceanographic conditions. This information will advance predictive models designed to forecast the trophic effects of fishing and will allow managers to better anticipate and avoid fishery-induced trophic cascades.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».