The shifting baselines syndrome: perception, deception, and the future of our oceans
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Humans consider the surroundings of their youth as natural and, as they age, recognize the changes to their environment as unnatural. Children repeat the errors of their parents. Thus, as each new generation collectively adopts this perverse perspective, we lose track of the inexorable degradation of native ecosystems. Pauly (1995) coined the term “shifting baselines syndrome” to describe this phenomenon in relation to the problem of fisheries, for which baselines for so-called “pristine” populations are established by managers that ignore the impacts of earlier fishing that had already greatly reduced fish abundance and size. Consequently, expectations change as we shift to eating smaller and smaller fish and invertebrates at progressively lower trophic levels – the phenomenon now commonly referred to as “fishing down the food web” (Pauly et al ., 1998). The gradual accommodation of loss applies to a host of other ecological and cultural resources. Pollan (2008) writes on “the tangible material formerly known as food” and notes that many modern food systems would be unrecognizable to people only a few decades ago. Similarly, we are in the process of destroying many indigenous cultures through a combination of genocide and assimilation. We lose one of the 7000 languages remaining on Earth every two weeks (Wilford, 2007). The “future of the past” (Stille, 2002) is grim indeed. It is not sycophantic to say that the idea of shifting baselines was revolutionary for the field of ecology, for which our limited understanding of patterns of distribution and abundance, food webs, and community structure are based on the assumption that what we can observe today is all that matters (Jackson, 1997, 2006).
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».