Ecological hypotheses for a historical reconstruction of upper trophic level biomass in the Baltic Sea and Skagerrak
Notice bibliographique
Résumé
Fish and marine mammal populations in the Baltic Sea and Skagerrak have undergone major fluctuations over the past five centuries. We summarize how these fluctuations may have depended on various forms of predation (e.g., cannibalism, fishing, hunting) and environmental processes. The best-documented long-term fisheries in this region are the herring (Clupea harengus) fisheries near Bohuslän, western Sweden, and in the Øresund. These fisheries have been important since at least the 1200s and appear to be partly climatically driven. However, in the rest of the Baltic, information about fisheries for herring and other fish species is rare until after 1900. During the 20th century, while the Baltic underwent eutrophication, the biomass and landings of three fish species (cod (Gadus morhua), herring, and sprat (Sprattus sprattus)) all increased, whereas the biomass of marine mammals (grey seals (Halichoerus grypus), ringed seals (Phoca hispida), harbour porpoises (Phocoena phocoena)) decreased. The relative roles of exploitation, marine mammal predation, and environmental variability (e.g., eutrophication, major inflows of saline water, climate change) on the long-term dynamics of key fish species is not clear and requires increased collaboration among historians, fisheries and marine mammal ecologists, oceanographers, and climatologists.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».