Fisheries impacts on China's coastal ecosystems: Unmasking a pervasive ‘fishing down’ effect
Notice bibliographique
Résumé
Intensive fishing can strongly impact marine ecosystems; among other things, it usually causes the mean trophic level of the catches to decline, an indicator of the occurrence of the 'fishing down' (FD) phenomenon. Although FD occurs throughout the world oceans, it can easily be masked by diverse factors, which has misled authors as to its generality. In this contribution, which uses the East China Sea as an example, we explore the masking effect on FD of the taxonomic coarseness of catch data, of assuming that individual sizes remain constant after intensive fishing, and the geographic expansion of fisheries. The result showed that all of these masking factors occur in the East China Sea, where only a few species are reported separately and the bulk of the catch is pooled into non-informative 'mixed fishes'. Also, the small mesh sizes and intensive fishing have reduced the sizes of fish and their trophic levels, while the fisheries have expanded offshore. Overall, taking the masking factors into account, the fishing down effect, i.e., the decline of the mean trophic level of the catch between 1979 and 2014 is in the order of 0.15 TL per decade, i.e., one of the highest estimates of FD in the world. Some ecological implications are presented.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».