Cumulative impacts of seabed trawl disturbance on benthic biomass, production, and species richness in different habitats
Notice bibliographique
Résumé
Bottom trawling causes widespread disturbance of sediments in shelf seas and can have a negative impact on benthic fauna. We conducted a large-scale assessment of bottom trawl fishing of benthic fauna in different habitats, using a theoretical, size-based model that included habitat features. Species richness was estimated based on a generalized body mass versus species richness relationship. The model was validated by sampling 33 stations subject to a range of trawling intensities in four shallow, soft sediment areas in the North Sea. Both the model and the field data demonstrated that trawling reduced biomass, production, and species richness. The impacts of trawling were greatest in areas with low levels of natural disturbance, while the impact of trawling was small in areas with high rates of natural disturbance. For the North Sea, the model showed that the bottom trawl fleet reduced benthic biomass and production by 56% and 21%, respectively, compared with an unfished situation. Because of the many simplifications and assumptions required to synthesize these data, additional work is required to refine the model and evaluate applicability in other geographic areas. Our model enables managers to understand the consequences of altering the distribution of fishing activities on benthic production and hence on food web processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».