The nature of fisheries‐ and farming‐induced evolution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Humans have a penchant for unintentionally selecting against that which they desire most. In fishes, unprecedented reductions in abundance have been associated with unprecedented changes in harvesting and aquaculture technologies. Fishing, the predominant cause of fish-population collapses, is increasingly believed to generate evolutionary changes to characters of import to individual fitness, population persistence and levels of sustainable yield. Human-induced genetic change to wild populations can also result from interactions with their domesticated counterparts. Our examination of fisheries- and farming-induced evolution includes factors that may influence the magnitude, rate and reversibility of genetic responses, the potential for shifts in reaction norms and reduced plasticity, loss of genetic variability, outbreeding depression and their demographic consequences to wild fishes. We also suggest management initiatives to mitigate the effects of fisheries- and farming-induced evolution. Ultimately, the question of whether fishing or fish farming can cause evolutionary change is moot. The key issue is whether such change is likely to have negative conservation- or socio-economic consequences. Although the study of human-induced evolution on fishes should continue to include estimates of the magnitude and rate of selection, there is a critical need for research that addresses short- and long-term demographic consequences to population persistence, plasticity, recovery and productivity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle