The trophic-level-based ecosystem modelling approach: theoretical overview and practical uses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gascuel, D., Guénette, S., and Pauly, D. 2011. The trophic-level-based ecosystem modelling approach: theoretical overview and practical uses. – ICES Journal of Marine Science, 68: 1403–1416. A trophic-level (TL)-based ecosystem modelling approach is presented, where ecosystem functioning is modelled as a flow of biomass up the foodweb through predation and ontogenetic processes. The approach, based on simple equations derived from fluid dynamics, provides insights into ecosystem functioning and the impact of fishing. A virtual ecosystem is simulated and the model shown to be capable of mimicking the effects of various exploitation patterns on ecosystem biomass expected from the theory. It provides the theoretical basis to explain complex patterns, such as cascading effects, maximum sustainable ecosystem yield, and fishing down the foodweb. The utility of the TL-based approach as a practical tool for determining fishing impacts in specific ecosystems is illustrated using the Guinean ecosystem as a case study, showing how current fishing effort levels led to full exploitation of higher TLs, confirming and generalizing previous single-species assessment results. Finally, catch trophic spectrum analysis is presented to show that it provides reliable biomass estimates when catches per TL and primary production are known.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».