Potential impacts of climate change on marine wild capture fisheries: an update
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY This paper provides a brief update on the potential impacts of climate change on marine ecosystems and marine wild capture fisheries based on the scientific literature published since 2007. Current models predict shifts in fish distributions of 45–60 km per decade, with 0·80 of species moving poleward. With a high CO2 emissions scenario, little overall change in the global maximum potential fisheries catch is projected (±1%), although with high spatial variability: decreases of 40% are projected for the tropics, with increases of 30–70% for higher latitudes. Tropical nations appear to be most vulnerable to the impacts of climate change on fisheries production. Coupled atmosphere–ocean–fish production–human society models are beginning to be developed for specific market systems. Results suggest that how society responds can have as large or larger an effect as the strength of the climate impact. Good observations of the impacts of climate change exist for high latitude, coral reef and North Atlantic systems. Management strategies are being developed to address climate change and fisheries, including risk and vulnerability assessment frameworks, pro-active planning with stakeholders regarding potential impacts and responses and examining existing regulations to identify gaps created by altered species distributions (e.g. unregulated fishing in newly ice-free areas). Overall, fisheries governance systems are needed which are flexible and can quickly adapt to changing ecological and human societal conditions. Significant knowledge gaps include a comprehensive and co-ordinated global network of observations to help distinguish climate change from variability, and increased detail in the structure and processes of models. Necessary next steps include reducing the uncertainties of climate impacts models at present, understanding the synergistic effects of multiple stressors and the inclusion of humans into coupled models and socio-economic analyses, in particular at regional and local scales. In the intermediate term, developing nations in tropical regions are likely to be most negatively impacted, whereas developed nations at higher latitudes are most likely to benefit. In the longer term, overall marine food security will depend on the impacts of climate change on marine primary production, for which the present projections are highly uncertain. Adoption of an integrated social–ecological approach that improves the adaptive capacities of ecological and human social systems will help to sustain food security from marine wild capture fisheries.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».