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Enregistrement W2743437417 · doi:10.1093/acrefore/9780199389414.013.370

Fisheries Science and Its Environmental Consequences

2017· reference-entry· en· W2743437417 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Hubbard

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Environmental Science · 2017
Typereference-entry
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheries scienceFisheryFishingGeographyPopulationFisheries managementFisheries lawSustainabilityNatural resourcePolitical scienceEcologySociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fisheries science emerged in the mid-19th century, when scientists volunteered to conduct conservation-related investigations of commercially important aquatic species for the governments of North Atlantic nations. Scientists also promoted oyster culture and fish hatcheries to sustain the aquatic harvests. Fisheries science fully professionalized with specialized graduate training in the 1920s. The earliest stage, involving inventory science, trawling surveys, and natural history studies continued to dominate into the 1930s within the European colonial diaspora. Meanwhile, scientists in Scandinavian countries, Britain, Germany, the United States, and Japan began developing quantitative fisheries science after 1900, incorporating hydrography, age-determination studies, and population dynamics. Norwegian biologist Johan Hjort’s 1914 finding, that the size of a large “year class” of juvenile fish is unrelated to the size of the spawning population, created the central foundation and conundrum of later fisheries science. By the 1920s, fisheries scientists in Europe and America were striving to develop a theory of fishing. They attempted to develop predictive models that incorporated statistical and quantitative analysis of past fishing success, as well as quantitative values reflecting a species’ population demographics, as a basis for predicting future catches and managing fisheries for sustainability. This research was supported by international scientific organizations such as the International Council for the Exploration of the Sea (ICES), the International Pacific Halibut Commission (IPHC), and the United Nations’ Food and Agriculture Organization (FAO). Both nationally and internationally, political entanglement was an inevitable feature of fisheries science. Beyond substituting their science for fishers’ traditional and practical knowledge, many postwar fisheries scientists also brought progressive ideals into fisheries management, advocating fishing for a maximum sustainable yield. This in turn made it possible for governments, economists, and even scientists, to use this nebulous target to project preferred social, political, and economic outcomes, while altogether discarding any practical conservation measures to rein in globalized postwar industrialized fishing. These ideals were also exported to nascent postwar fisheries science programs in developing Pacific and Indian Ocean nations and in Eastern Europe and Turkey. The vision of mid-century triumphalist science, that industrial fisheries could be scientifically managed like any other industrial enterprise, was thwarted by commercial fish stock collapses, beginning slowly in the 1950s and accelerating after 1970, including the massive northern cod crisis of the early 1990s. In the 1980s scientists, aided by more powerful computers, attempted multi-species models to understand the different impacts of a fishery on various species. Daniel Pauly led the way with multi-species models for tropical fisheries, where the need for such was most urgent, and pioneered the global database FishBase, using fishing data collected by the FAO and national bodies. In Canada the cod crisis inspired Ransom Myers to use large databases for fisheries analysis to show the role of overfishing in causing that crisis. After 1980 population ecologists also demonstrated the importance of life history data for understanding fish species’ responses to fishery-induced population and environmental change. With fishing continuing to shrink many global commercial stocks, scientists have demonstrated how different measures can manage fisheries for species with different life-history profiles. Aside from the need for effective scientific monitoring, the biggest ongoing challenges remain having politicians, governments, fisheries industry members, and other stakeholders commit to scientifically recommended long-term conservation measures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,266 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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