Population declines of tuna and relatives depend on their speed of life
Notice bibliographique
Résumé
Larger-bodied species in a wide range of taxonomic groups including mammals, fishes and birds tend to decline more steeply and are at greater risk of extinction. Yet, the diversity in life histories is governed not only by body size, but also by time-related traits. A key question is whether this size-dependency of vulnerability also holds, not just locally, but globally across a wider range of environments. We test the relative importance of size- and time-related life-history traits and fishing mortality in determining population declines and current exploitation status in tunas and their relatives. We use high-quality datasets of half a century of population trajectories combined with population-level fishing mortalities and life-history traits. Time-related traits (e.g. growth rate), rather than size-related traits (e.g. maximum size), better explain the extent and rate of declines and current exploitation status across tuna assemblages, after controlling for fishing mortality. Consequently, there is strong geographical patterning in population declines, such that populations with slower life histories (found at higher cooler latitudes) have declined most and more steeply and have a higher probability of being overfished than populations with faster life histories (found at tropical latitudes). Hence, the strong, temperature-driven, latitudinal gradients in life-history traits may underlie the global patterning of population declines, fisheries collapses and local extinctions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».