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Enregistrement W2945920598 · doi:10.3354/meps12985

Drivers of dynamics of small pelagic fish resources: biology, management and human factors

2019· article· en· W2945920598 sur OpenAlexaboutno aff
Jürgen Alheit, Myron A. Peck

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPelagic zoneFisheries managementSardineGeographyFisheryCapelinFisheries scienceSustainabilityOverexploitationPopulationEcosystem-based managementFishingEcologyEcosystemBiologyFish <Actinopterygii>Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MEPS Marine Ecology Progress Series Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsTheme Sections MEPS 617-618:1-6 (2019) - DOI: https://doi.org/10.3354/meps12985 INTRODUCTION Drivers of dynamics of small pelagic fish resources: biology, management and human factors Jürgen Alheit1,*, Myron A. Peck2 1Leibniz Institute for Baltic Sea Research, Seestraße 15, 18119 Warnemünde, Germany 2Institute for Marine Ecosystem and Fisheries Science (IMF), Center for Earth System Research and Sustainability (CEN), University of Hamburg, Große Elbstraße 133, 22767 Hamburg, Germany *Corresponding author: juergen.alheit@web.de ABSTRACT: Populations of small pelagic fish (SPF) such as sardine, anchovy, herring, capelin and mackerel provide ~25% of the global annual yield of capture fisheries, and the well-being of many human coastal communities around the world, particularly in developing countries, critically depends on these SPF resources. These fishes display large ‘boom and bust’ cycles with great ecological as well socioeconomic consequences. Despite many internationally coordinated research efforts, sufficient knowledge about the drivers of SPF population dynamics and, particularly, the interactive effects of environmental and anthropogenic factors is lacking. The ecology and management of SPF were discussed in a symposium in Victoria, BC (Canada), attracting participants from 31 countries. This Theme Section consists of 22 research contributions providing fundamental insights into (1) the biology of SPF, (2) the drivers of SPF dynamics and (3) the socioeconomic impacts of SPF fisheries. Such insights are urgently needed for effective, ecosystem-based management of these highly variable fish populations. The symposium was an important catalyst for future, internationally coordinated research efforts to further advance our knowledge on the drivers of SPF population dynamics and the effective management of SPF fisheries. KEY WORDS: Small pelagic fish · Recruitment · Growth · Food web dynamics · Management · Assessment · Socioeconomic aspects Full text in pdf format NextCite this article as: Alheit J, Peck MA (2019) Drivers of dynamics of small pelagic fish resources: biology, management and human factors. Mar Ecol Prog Ser 617-618:1-6. https://doi.org/10.3354/meps12985 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in MEPS Vol. 617-618. Online publication date: May 16, 2019 Print ISSN: 0171-8630; Online ISSN: 1616-1599 Copyright © 2019 Inter-Research.

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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