A size-based model of the impacts of bottom trawling on benthic community structure
Notice bibliographique
Résumé
Bottom trawling causes widespread disturbance to the sediments in shallow-shelf seas. The resultant mortality of benthic fauna is strongly size dependent. We empirically demonstrate that beam trawling frequency in the central North Sea had a greater effect on fauna size distribution in a soft sediment benthic community than variables such as sediment particle size and water depth. Accordingly, we simulated the impacts of trawling disturbance on benthos using a model consisting of 37 organism size classes between 1 μg and 140 g wet weight. The model produced a productionbiomass versus size relationship consistent with published studies and allowed us to predict the impacts of trawling frequency on benthos size distributions. Outputs were consistent with empirical data; however, at high yet realistic trawling frequencies, the model predicted an extirpation of most macrofauna. Empirical data show that macrofauna persist in many heavily trawled regions; therefore, we suggest that trawling by real fisheries is sufficiently heterogeneous to provide spatial refuges less impacted by trawling. If correct, our analyses suggest that fishery management measures that do not reduce total effort but do lead to effort displacement and spatial homogenization (e.g., temporarily closed areas) may have adverse effects on the systemic persistence of intermediate- and large-sized macrofauna.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».