Primary productivity demands of global fishing fleets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To be sustainable, the extractive process of fishing requires biomass renewal via primary production driven by solar energy. Primary production required ( PPR ) estimates how much primary production is needed to replace the biomass of fisheries landings removed from marine ecosystems. Here, we examine the historical fishing behaviour of global fishing fleets, which parts of the food web they rely on, which ecosystems they fish and how intensively. Highly mobile E uropean and A sian fleets have moved to ever more distant productive waters since the 1970s, especially once they are faced with the costs of access agreements for exclusive economic zones ( EEZ s) declared by host countries. We examine fleet PPR demands in the context of large marine ecosystems ( LME s), which are frequently fished with PPR demands well above their average primary productivity ( PP ). In some cases, this was mitigated by subsequent emigration of fleets or by management intervention. Fleet movements, however, have stressed additional marine areas, including the EEZ s of developing countries. This suggests the potential for spatial serial depletion, if fishing capacity is not reduced to more sustainable PP removal levels. Fundamentally, fishing is limited by solar‐powered PP limits. Fishing beyond solar production has occurred, but in the future, marine systems may not be as forgiving, especially if overfishing and climate change compromise their resilience.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».