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Enregistrement W2127947920 · doi:10.3354/meps333001

Intrinsic vulnerability in the global fish catch

2007· article· en· W2127947920 sur OpenAlexaff
Wwl Cheung, Reg Watson, Telmo Morato, T. J. Pitcher, Daniel Pauly

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Social FundUniversity of OxfordThird Framework ProgrammePew Charitable Trusts
Mots-clésOverexploitationGeographyThreatened speciesIUCN Red ListFisheryEcologyVulnerability (computing)Coral reefCoral reef fishBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have identified the marine fish taxa that are most vulnerable to exploitation, by compiling an index of intrinsic vulnerability based on life history traits. Since 1950, the global fish catch has been increasingly dominated by species with low intrinsic vulnerability, indicated by a decline in mean vulnerability of the taxa in the catches. This decline is strongest in catches of coral reef fishes, probably as a result of overexploitation of the more vulnerable species. The change is less apparent in estuaries, where fish communities are more transient. The opposite is observed at seamounts, where more vulnerable species have become exploited and serially depleted in recent years. Rates of change in the mean vulnerability index in the catches from different areas are negatively correlated with the number of threatened fishes on the IUCN Red List. Particularly, catches from the Indo-Pacific and Caribbean regions are characterized by a high abundance of threatened fishes and by strong declines in the mean vulnerability index. Our findings suggest that fishing largely alters the community structure of coral reef fishes, which may detrimentally affect the ecosystem. Attention should also be given to deep water demersal and benthopelagic fish assemblages, especially those around seamounts, which are intrinsically vulnerable to fishing. The index of intrinsic vulnerability thus provides a novel tool for fisheries management and conservation. Inter-Research 2007.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations216
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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