Food webs and the sustainability of indiscriminate fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Here, we introduce a novel theory for multispecies fisheries that exploit fish stocks evenly within and across trophic levels in an entire ecosystem (i.e., fishery comprises all fleets). These “indiscriminate” fisheries may be common in developing countries where fish provide the main source of dietary protein. We show that simple food web modules, motivated by empirical patterns in body size and energy flow, yield general and robust predictions about the fate of such a fishery. Specifically, high and uniform fishing mortality modifies the fish community in a manner that leads to increased productive capacity from a low-diversity assemblage of small-bodied fish with rapid population growth and turnover (the productive monoculture effect). We then argue that catches are relatively indiscriminate in the Tonlé Sap, a highly productive inland fishery in Cambodia that feeds millions, and show consistent qualitative agreement between the theory of indiscriminate fishing and this existing empirical data. As the theory suggests, this indiscriminate fishery appears to be remarkably productive at the community level in the face of high fishing mortality; however, it tends to be unsustainable at the species level as the Tonlé Sap has a much depleted species diversity under its current high fishing mortality. We end by arguing that the reduced diversity of these types of fisheries likely put them at severe risk of being heavily impacted by changing environmental conditions such as climate change and hydroelectric development.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».