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Enregistrement W2161984111 · doi:10.1093/icesjms/fsv122

A critique of the balanced harvesting approach to fishing

2015· article· en· W2161984111 sur OpenAlexaff
Rainer Froese, Carl J. Walters, Daniel Pauly, Henning Winker, Olaf L. F. Weyl, Nazlı Demirel, Athanassios C. Tsikliras, Sidney J. Holt

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuNational Research FoundationPaul G. Allen Family Foundation
Mots-clésFishingEcosystemEmpirical evidenceNatural resource economicsProductivityFisheryEconomicsEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The approach to fisheries termed “balanced harvesting” (BH) calls for fishing across the widest possible range of species, stocks, and sizes in an ecosystem, in proportion to their natural productivity, so that the relative size and species composition is maintained. Such fishing is proposed to result in higher catches with less negative impact on exploited populations and ecosystems. This study examines the models and the empirical evidence put forward in support of BH. It finds that the models used unrealistic settings with regard to life history (peak of cohort biomass at small sizes), response to fishing (strong compensation of fishing mortality by reduced natural mortality), and economics (uniform high cost of fishing and same ex-vessel price for all species and sizes), and that empirical evidence of BH is scarce and questionable. It concludes that evolutionary theory, population dynamics theory, ecosystem models with realistic assumptions and settings, and widespread empirical evidence do not support the BH proposal. Rather, this body of evidence suggests that BH will not help but will hinder the policy changes needed for the rebuilding of ecosystems, healthy fish populations, and sustainable fisheries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,017
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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