A Global Analysis of the Relationship between Farmed Seaweed Production and Herbivorous Fish Catch
Notice bibliographique
Résumé
Globally, farmed seaweed production is expanding rapidly in shallow marine habitats. While seaweed farming provides vital income to millions of artisanal farmers, it can negatively impact shallow coral reef and seagrass habitats. However, seaweed farming may also potentially provide food subsidies for herbivorous reef fish such as the Siganidae, a valuable target family, resulting in increased catch. Comparisons of reef fish landings across the central Philippines revealed that the catch of siganids was positively correlated to farmed seaweed production whilst negatively correlated to total reef fish catch over the same period of time. We tested the generality of this pattern by analysing seaweed production, siganid catch, and reef fish catch for six major seaweed-producing countries in the tropics. We hypothesized that increased seaweed production would correspond with increased catch of siganids but not other reef fish species. Analysis of the global data showed a positive correlation between farmed seaweeds and siganids in Southeast Asia (Indonesia, Malaysia, and the Philippines) but not Africa (Tanzania and Zanzibar), or the Western Pacific (Fiji). In Southeast Asia, siganid catch increased disproportionately faster with seaweed production than did reef fish catch. Low continuity, sporadic production and smaller volumes of seaweed farming may explain the differences.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».