Making ecological indicators management ready: Assessing the specificity, sensitivity, and threshold response of ecological indicators
Notice bibliographique
Résumé
Moving toward ecosystem-based fisheries management (EBFM) necessitates a suite of ecological indicators that are responsive to fishing pressure, capable of tracking changes in the state of marine ecosystems, and related to management objectives. In this study, we employed the gradient forest method to assess the performance of 14 key ecological indicators in terms of specificity, sensitivity and the detection of thresholds for EBFM across ten marine ecosystems using four modelling frameworks (Ecopath with Ecosim, OSMOSE, Atlantis, and a multi-species size-spectrum model). Across seven of the ten ecosystems, high specificity to fishing pressure was found for most of the 14 indicators. The indicators biomass to fisheries catch ratio (B/C), mean lifespan and trophic level of fish community were found to have wide utility for evaluating fishing impacts. The biomass indicators, which have been identified as Essential Ocean Variables by the Global Ocean Observing System (GOOS), had lower performance for evaluating fishing impacts, yet they were most sensitive to changes in primary productivity. The indicator B/C was most sensitive to low levels of fishing pressure with a generally consistent threshold response around 0.4*FMSY (fishing mortality rate at maximum sustainable yield) across nine of the ten ecosystems. Over 50% of the 14 indicators had threshold responses at, or below ∼0.6* FMSY for most ecosystems, indicating that these ecosystems would have already crossed a threshold for most indicators when fished at FMSY. This research provides useful insights on the performance of indicators, which contribute to facilitating the worldwide move toward EBFM.
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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 | 0,024 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».