Transform high seas management to build climate resilience in marine seafood supply
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is projected to redistribute fisheries resources, resulting in tropical regions suffering decreases in seafood production. While sustainably managing marine ecosystems contributes to building climate resilience, these solutions require transformation of ocean governance. Recent studies and international initiatives suggest that conserving high seas biodiversity and fish stocks will have ecological and economic benefits; however, implications for seafood security under climate change have not been examined. Here, we apply global‐scale mechanistic species distribution models to 30 major straddling fish stocks to show that transforming high seas fisheries governance could increase resilience to climate change impacts. By closing the high seas to fishing or cooperatively managing its fisheries, we project that catches in exclusive economic zones (EEZ s) would likely increase by around 10% by 2050 relative to 2000 under climate change (representative concentration pathway 4.5 and 8.5), compensating for the expected losses (around −6%) from ‘business‐as‐usual’. Specifically, high seas closure increases the resilience of fish stocks, as indicated by a mean species abundance index, by 30% in EEZ s. We suggest that improving high seas fisheries governance would increase the resilience of coastal countries to climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 tête enseignante, 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 ».