Incorporating environmental forcing in developing ecosystem-based fisheries management strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study incorporated two pathways of environmental forcing (i.e. “larval mortality forcing” and “somatic growth forcing”) into an end-to-end ecosystem model (Object-oriented Simulator of Marine ecOSystEms, OSMOSE) developed for the Pacific North Coast Integrated Management Area (PNCIMA) off western Canada, in order to evaluate alternative fisheries management strategies under environmental changes. With a suite of ecosystem-level indicators, the present study first compared the ecosystem effects of different pathways of environmental forcing scenarios; and then evaluated the alternative fisheries management strategies which encompassed a series of fishing mortality rates relative to FMSY (the fishing mortality rate that produces maximum sustainable yield) and a set of precautionary harvest control rules (HCRs). The main objectives of this study were to (i) explore the ecosystem effects of different environmental forcing scenarios; (ii) identify the impacts of different fishing mortality rates on marine ecosystem structure and function; and (iii) evaluate the ecosystem-level performance of various levels of precautionary HCRs. Results indicated that different pathways of environmental forcing had different ecosystem effects and incorporating appropriate HCRs in the fisheries management process could help maintain ecosystem health and sustainable fisheries. This study provides important information on future fisheries management options within similar marine ecosystems that are facing global changes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».