Commercial value of trawl macrofauna of the North Pacific and adjacent seas
Notice bibliographique
Résumé
A checklist of 1541 animal species from the Chukchi, Bering, Okhotsk, and Japan seas and the North Pacific Ocean was generated based on 459 research vessel surveys (68 903 trawl tows at depths from 5 to 2200 m) in the period 1977–2014. The study area spanned over 25 million km 2 . For each species, the scientific name is given, as well as English and Russian common names, along with the following details: areas where species were collected, trawl type (benthic and (or) midwater), real or potential commercial importance, and possible product yield and minimum wholesale prices. Almost 20% of species in trawl catches had no commercial value, and >50% were cheap or very cheap (US$0.5–$2·kg −1 ). Only 3.3% of species were expensive and very expensive (US$10–$30·kg −1 ), and their numbers increased from north to south. About 33% of species can be considered as unexploited reserves for fisheries. These are mainly small fishes and invertebrates, with total biomass many times exceeding that of currently exploited biological resources. Product output for most species exceeded 90% of the raw mass. Occurrence of such species was much higher in the pelagic zone than on the seafloor. The most abundant local commercial species are characterized by significant natural fluctuations in abundance. Therefore, a sustainable fishery in the region can be secured (among other factors) by expansion of the assortment of commercial bioresources. A regional supply of bioresources provides such an opportunity. The checklist can be used for development of bioresource management, aquaculture and conservation, assessment of environmental damage caused by climate change, and (or) anthropogenic impact (including pollution, man-made hydro-technical constructions, oil–gas extractions, nuclear reactor accidents, etc.).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».