Integrating physiology and life history to improve fisheries management and conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of life‐history traits is increasingly recognized as an important criterion for effective management and conservation. Understanding the link between physiology and life history is an important component of this knowledge and in our view is particularly relevant to understanding marine and freshwater fishes. Such linkages (i.e. the life‐history/physiology nexus) have been recently advocated for avian systems and here we explore this concept for fish. This paper highlights the gap in fisheries literature with regard to understanding the relationship between physiology and life history, and proposes ways in which this integration could improve fisheries management and conservation. We use three case studies on different fishes (i.e. the Pacific salmon, the grouper complex and tuna) to explore these issues. The physiological structure and function of fish plays a central role in determining stock response to exploitation and changes in the environment. Physiological measures can provide simple indicators necessary for cost‐effective monitoring in the evaluation of fisheries sustainability. The declining state of world fisheries and the need to develop and implement restoration strategies, such as hatchery production or protected areas, provides strong incentive to better understand the influence of physiology on population and reproductive dynamics and early life history. Physiology influences key population‐level processes, particularly those dealing with reproduction, which must be incorporated into the design and successful implementation of specific and broadscale initiatives (e.g. aquatic protected areas and bycatch reduction). Suggestions are made for how to encourage wider application of the physiology/life‐history link, in fisheries management and conservation, as well as more broadly in education and research.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».