Trophodynamic indicators for an ecosystem approach to fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Acknowledging ecological interactions, such as predation, is key to an ecosystem approach to fisheries. Trophodynamic indicators are needed to measure the strength of the interactions between the different living components, and of structural ecosystem changes resulting from exploitation. We review trophodynamic indicators derived from models, as well as from emergent patterns such as trophic cascades and regime shifts. From 46 indicators identified in the literature, six (catch or biomass ratios, primary production required to support catch, production or consumption ratios and predation mortality, trophic level of the catch, fishing-in-balance, and mixed trophic impact) were selected because of their ability to reveal ecosystem-level patterns, and because they match published criteria. This suite of indicators is applied to the northern and southern Benguela ecosystems, and their performance is evaluated to depict drastic and contrasted ecosystem changes. A few complementary indicators are suggested as needed to detect the trophodynamic impacts of fisheries and ecosystem changes. Trends in indicators are sensitive to the choice of trophic level made for certain species. Trophodynamic indicators appear to be conservative, because they respond slowly to large structural changes in an ecosystem. Application of the selected indicators to other marine ecosystems is encouraged so as to evaluate fully their usefulness to an ecosystem approach to fisheries, and to establish international comparability.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».