Predator–prey interactions in the face of management regulations: changes in Mediterranean small pelagic species are not due to increased tuna predation
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the abundance of young Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) tripled in the northwestern Mediterranean following effective management measures. We investigated whether its predation on sardine (Sardina pilchardus) and anchovy (Engraulis encrasicolus) could explain their concurrent size and biomass decline, which caused a fishery crisis. Combining the observed diet composition of bluefin tuna, their modelled daily energy requirements, their population size, and the abundance of prey species in the area, we calculated the proportion of the prey populations that were consumed by bluefin tuna annually over 2011–2013. To assess whether tuna could alter the size structure of the three small pelagic fish populations (anchovy, sardine, and sprat (Sprattus sprattus)), the size distributions of the consumed prey species were compared with those of the wild populations. We estimated that the annual consumption of small pelagic fish by bluefin tuna is less than 2% of the abundance of these populations. Furthermore, size selectivity patterns were not observed. We thus concluded that tuna predation is unlikely to be the main cause of major changes in the small pelagic fish populations from this area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».