Evidence of indiscriminate fishing effects in one of the world’s largest inland fisheries
Notice bibliographique
Résumé
While human impacts like fishing have altered marine food web composition and body size, the status of the world's important tropical inland fisheries remains largely unknown. Here, we look for signatures of human impacts on the indiscriminately fished Tonle Sap fish community that supports one of the world's largest freshwater fisheries. By analyzing a 15-year time-series (2000-2015) of fish catches for 116 species obtained from an industrial-scale 'Dai' fishery, we find: (i) 78% of the species exhibited decreasing catches through time; (ii) downward trends in catches occurred primarily in medium to large-bodied species that tend to occupy high trophic levels; (iii) a relatively stable or increasing trend in catches of small-sized species, and; (iv) a decrease in the individual fish weights and lengths for several common species. Because total biomass of the catch has remained remarkably resilient over the last 15 years, the increase in catch of smaller species has compensated for declines in larger species. Our finding of sustained production but altered community composition is consistent with predictions from recent indiscriminate theory, and gives a warning signal to fisheries managers and conservationists that the species-rich Tonle Sap is being affected by heavy indiscriminate fishing pressure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».