Background and interpretation of the ‘Marine Trophic Index’ as a measure of biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Since the demonstration, in 1998, of the phenomenon now widely known as 'fishing down marine food webs', and the publication of a critical rejoinder by Food and Agricultural Organization (FAO) staff, a number of studies have been conducted in different parts of the world, based on more detailed data than the global FAO fisheries statistics originally used, which established the validity and ubiquity of this phenomenon. In this contribution, we briefly review how, rather than being an artefact of biased data, this phenomenon was in fact largely masked by such data, and is in fact more widespread than was initially anticipated. This is made visible here by comparing two global maps of trophic level (TL) changes from the early 1950s to the present. The first presents the 50-year difference of the grand mean TL values originally used to demonstrate the fishing down effect, while the second is based on means above a cut-off TL (here set at 3.25), thus eliminating the highly variable and abundant small pelagic fishes caught throughout the world. Based on this, we suggest that using mean TL as 'Marine Trophic Index' (MTI), as endorsed by the Convention on Biological Diversity, always be done with an explicitly stated cut-off TL (i.e. cutMTI), chosen (as is the case with our proposed value of 3.25) to emphasize changes in the relative abundance of the more threatened, high-TL fishes. We also point out the need to improve the taxonomic resolution, completeness and accuracy of the national and international fisheries catch data series upon which the cutMTI is to be based.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».