Towards ecosystem-based management: identifying operational food-web indicators for marine ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern approaches to Ecosystem-Based Management and sustainable use of marine resources must account for the myriad of pressures (interspecies, human and environmental) affecting marine ecosystems. The network of feeding interactions between co-existing species and populations (food webs) are an important aspect of all marine ecosystems and biodiversity. Here we describe and discuss a process to evaluate the selection of operational food-web indicators for use in evaluating marine ecosystem status. This process brought together experts in food-web ecology, marine ecology, and resource management, to identify available indicators that can be used to inform marine management. Standard evaluation criteria (availability and quality of data, conceptual basis, communicability, relevancy to management) were implemented to identify practical food-web indicators ready for operational use and indicators that hold promise for future use in policy and management. The major attributes of the final suite of operational food-web indicators were structure and functioning. Indicators that represent resilience of the marine ecosystem were less developed. Over 60 potential food-web indicators were evaluated and the final selection of operational food-web indicators includes: the primary production required to sustain a fishery, the productivity of seabirds (or charismatic megafauna), zooplankton indicators, primary productivity, integrated trophic indicators, and the biomass of trophic guilds. More efforts should be made to develop thresholds-based reference points for achieving Good Environmental Status. There is also a need for international collaborations to develop indicators that will facilitate management in marine ecosystems used by multiple countries.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».