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Enregistrement W2600530559 · doi:10.1016/j.fishres.2017.01.008

When does fishing forage species affect their predators?

2017· article· en· W2600530559 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFisheries Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Washington
Mots-clésForage fishTrophic levelForageFishingPredationAbundance (ecology)BiologyFisheryEcosystem-based managementEcologyTrophic cascadePredatory fishEcosystemFood web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the impact of fishing low trophic level "forage" species on higher trophic level marine predators including other fish, birds and marine mammals. We show that existing analyses using trophic models have generally ignored a number of important factors including (1) the high level of natural variability of forage fish, (2) the weak relationship between forage fish spawning stock size and recruitment and the role of environmental productivity regimes, (3) the size distribution of forage fish, their predators and subsequent size selective predation (4) the changes in spatial distribution of the forage fish as it influences the reproductive success of predators. We show that taking account of these factors generally tends to make the impact of fishing forage fish on their predators less than estimated from trophic models. We also explore the empirical relationship between forage fish abundance and predator abundance for a range of U.S. fisheries and show that there is little evidence for a strong connection between forage fish abundance and the rate of change in the abundance of their predators. We suggest that any evaluation of harvest policies for forage fish needs to include these issues, and that models tailored for individual species and ecosystems are needed to guide fisheries management policy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle