Fishing impacts on marine ecosystems off Brazil : with emphasis on the northeastern region
Notice bibliographique
Résumé
This study is the first contribution towards the development of ecosystem-based fisheries management in northeastern Brazil, through the exploration of fishing policies based on a trophic model. The following objectives were addressed: 1) analysis of the richness of common names of Brazilian fishes; 2) reconstruction of time series of marine catches; 3) modelling of trophic interactions off northeastern Brazil; and 4) assessment of fishing policies. The analysis of common names indicated a high richness of names per species (average = 6) and the use of the same common name for different species, with a negative impact on the accuracy of catch statistics. The reconstruction of catch time series was based on landings from national yearbooks, and from ICC AT and FAO's databases (1978-2000), allowing for the detection of 'fishing down the food web' in northeastern Brazil. The trophic model estimated a total biomass for this ecosystem of 222 tonnes km⁻² (excluding detritus), and indicated a low degree of omnivory and the high importance of detritus. Simulations for 2001-2028 indicated that current fishing effort is unsustainable for lobsters and swordfish; however, the model inadequately described the dynamics of swordfish, tunas, and other large pelagics, which have large distribution areas. The simulation of optimum fishing policies led to a diverse fleet when ecosystem health was emphasized. If the main objective was economic or social (or a combination of both and ecosystem health), manual collection of coastal resources, and demersal industrial fisheries could be boosted, while the lobster and longline fisheries should be phased out. A 50% reduction in effort for lobster fisheries would not produce significant changes in lobster biomass; a reduction in effort to the 1978 level (f[sub MSY]) would lead to biomass recovery. The instability of institutions responsible for fisheries management in Brazil has had a deleterious impact on the resources. This negative impact is expected to increase due to the current split of responsibility between two institutions with diverse agendas. An improvement in the collection system of catch statistics is recommended, which would consider a standardized set of common names, as well as gathering information on biological, economic, and social components of this ecosystem and its fisheries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».