Influence of population decline, fishing, and spawner variability on the recovery of marine fishes
Notice bibliographique
Résumé
Based on an analysis of 90 marine fish populations, collapses (the greatest proportional reduction in spawner biomass over 15 years) are predicated typically by dramatic increases in fishing mortality and recoveries are more likely to occur when exploitation is reduced. However, among populations for which fishing mortality declined after collapse, recovery was independent of exploitation rate, even when fishing mortality (F) post‐collapse was expressed as a function of each population's maximum growth rate (r). After a period of 15 years, many populations that experienced 15 year declines >60% exhibited little or no recovery, despite considerable reductions in fishing mortality. This suggests that factors other than fishing may be considerably more important to recovery, and fishing less important, than previously thought. Furthermore, among populations for which fishing mortality decreased post‐collapse, rate of population decline was a reliable predictor of recovery. With the possible exception of clupeids, variation in marine fish breeding population size was found to differ little from that of other vertebrates, and such variability appears to have no effect on rate of recovery. In addition to providing an empirical framework for the study of population collapse and recovery, the analyses presented here provide a means of assessing the precautionary nature of various population‐decline thresholds used to assign extinction risks to marine fish.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».