Using trophic models to assess the impact of fishing in the Bay of Biscay and the Celtic Sea
Notice bibliographique
Résumé
Using the Bay of Biscay and Celtic Sea area as a case study, we showed how stock-assessments and trophic models can be useful and complementary tools to quantify the fishing impacts on the whole food web and to draw related diagnoses at the scale of marine ecosystems. First, an integrated synthesis of the status and trends in fish stocks, derived from ICES assessments, was consolidated at the ecosystem level. Then, using the well-known Ecopath and Ecosim and the more recently developed EcoTroph approach, we built advice-oriented ecosystem models structured around the stocks assessed by ICES. We especially analysed trends over the last three decades and investigated the potential ecosystem effects of the recent decrease observed in the overall fishing pressure. The Celtic/Biscay ecosystem appeared heavily fished during the 1980–2015 period. Some stocks would have started to recover recently, but changes in species composition seem to lead to more rapid and less efficient transfers within the food web. This could explain why the biomass of intermediate and high trophic levels increased at lower rates than anticipated from the decrease in the fishing pressure. We conclude that, in the frame of the Ecosystem approach to fisheries management, trophic models are key tools to expand stock assessment results at the scale of the whole ecosystem, and to reveal changes occurring in the global parameters of the trophic functioning of ecosystems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».