Seasonal variability in global industrial fishing effort
Notice bibliographique
Résumé
Human beings are the dominant top predator in the marine ecosystem. Throughout most of the global ocean this predation is carried out by industrial fishing vessels, that can now be observed in unprecedented detail via satellite monitoring of Automatic Identification System (AIS) messages. The spatial and temporal distribution of this fishing effort emerges from the coupled interaction of ecological and socio-economic drivers and can therefore yield insights on the dynamics of both the ecosystem and fishers. Here we analyze temporal variability of industrial fishing effort from 2015-2017 as recorded by global AIS coverage, and differentiated by fishing gear type. The strongest seasonal signal is a reduction of total deployed effort during the annual fishing moratorium on the numerically-dominant Chinese fleet, which occurs during boreal summer. An additional societally-controlled reduction of effort occurs during boreal winter holidays. After accounting for these societal controls, the total deployed effort is relatively invariant throughout the year for all gear types except squid jiggers and coastal purse seiners. Despite constant deployment levels, strong seasonal variability occurs in the spatial pattern of fishing effort for gears targeting motile pelagic species, including purse seiners, squid jiggers and longliners. Trawlers and fixed gears target bottom-associated coastal prey and show very little overall seasonality, although they exhibit more seasonal variation at locations that are further from port. Our results suggest that societal controls dominate the total deployment of fishing effort, while the behavior of pelagic fish, including seasonal migration and aggregation, is likely the most prominent driver of the spatial seasonal variations in global fishing effort.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».