Responses of ecological indicators to fishing pressure under environmental change: exploring non-linearity and thresholds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine ecosystems are influenced by multiple stressors in both linear and non-linear ways. Using generalized additive models (GAMs) fitted to outputs from a multi-ecosystem, multi-model simulation experiment, we investigated 14 major ecological indicators across ten marine ecosystems about their responses to fishing pressure under: (i) three different fishing strategies (focusing on low-, high-, or all-trophic-level taxa); and (ii) four different scenarios of directional or random primary productivity change, a proxy for environmental change. From this work, we draw four major conclusions: (i) responses of indicators to fishing mortality in shapes, directions, and thresholds depend on the fishing strategies considered; (ii) most of the indicators demonstrate decreasing trends with increasing fishing mortality, with a few exceptions depending on the type of fishing strategy; (iii) most of the indicators respond to fishing mortality in a linear way, particularly for community and biomass-based indicators; and (iv) occurrence of threshold for non-linear-mixed type (i.e. non-linear with inflection points) is not prevalent within the fishing mortality rates explored. The conclusions drawn from the present study provide a knowledge base in indicators’ dynamics under different fishing and primary productivity levels, thereby facilitating the application of ecosystem-based fisheries management worldwide.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».