Assessments of 14 Exploited Fish and Invertebrate Stocks in Chinese Waters Using the LBB Method
Notice bibliographique
Résumé
Due to lLimited by data availability, only a small subset of the exploited fish and invertebrate populations have been assessed along Chinese coastsal waters, which precludes comprehensive management of the fisheries. Here, we applied a length-based Bayesian biomass estimator (LBB) to 14 fish and invertebrate stocks in China’s coastal waters to estimate their growth, length at first capture and current relative biomass (B/B0, B/BMSY) from length-frequency (LF) data. Of the 14 populations assessed, 1 have collapsed, 9 are grossly over-exploited, and 3 are overfished. Moreover, 13 populations have smaller mean lengths at first capture (Lc) than the optimal length at first capture (Lc_opt), indicating that they are suffering from growth overfishing. Thus, larger mesh sizes in commercial fishery would increase both the catch and biomass for these species, given current levels of fishing mortality. Our results confirm that fishery resources in China’s coastal waters are strongly depleted, and that stricter management measures are needed to restore the abundance of China’s marine fisheries resources.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».