Minimizing the impact of fishing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Minimizing the impact of fishing is an explicit goal in international agreements as well as in regional directives and national laws. To assist in practical implementation, three simple rules for fisheries management are proposed in this study: 1) take less than nature by ensuring that mortality caused by fishing is less than the natural rate of mortality; 2) maintain population sizes above half of natural abundance, at levels where populations are still likely to be able to fulfil their ecosystem functions as prey or predator; and 3) let fish grow and reproduce, by adjusting the size at first capture such that the mean length in the catch equals the length where the biomass of an unexploited cohort would be maximum ( L opt ). For rule 3), the basic equations describing growth in age‐structured populations are re‐examined and a new optimum length for first capture ( L c_opt ) is established. For a given rate of fishing mortality, L c_opt keeps catch and profit near their theoretical optima while maintaining large population sizes. Application of the three rules would not only minimize the impact of fishing on commercial species, it may also achieve several goals of ecosystem‐based fisheries management, such as rebuilding the biomass of prey and predator species in the system and reducing collateral impact of fishing, because with more fish in the water, shorter duration of gear deployment is needed for a given catch. The study also addresses typical criticisms of these common sense rules for fisheries management.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».