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Enregistrement W3044975884 · doi:10.1111/faf.12487

Assessing the sublethal impacts of anthropogenic stressors on fish: An energy‐budget approach

2020· article· en· W3044975884 sur OpenAlexaff
Joseph W. Watson, Kieran Hyder, Robin J. Boyd, Robert B. Thorpe, Marc Simon Weltersbach, Keno Ferter, Steven J. Cooke, Shovonlal Roy, Richard M. Sibly

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionCentre for Environment, Fisheries and Aquaculture Science
Mots-clésStressorFishingPopulationRecreationEnvironmental scienceFisheryEnvironmental resource managementEcologyBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fish are increasingly exposed to anthropogenic stressors from human developments and activities such as agriculture, urbanization, pollution and fishing. Lethal impacts of these stressors have been studied but the potential sublethal impacts, such as behavioural changes or reduced growth and reproduction, have often been overlooked. Unlike mortality, sublethal impacts are broad and difficult to quantify experimentally. As a result, sublethal impacts are often ignored in regulatory frameworks and management decisions. Building on established fish bioenergetic models, we present a general method for using the population consequences of disturbance framework to investigate how stressors influence ecologically relevant life processes of fish. We partition impact into the initial energetic cost of attempts to escape from the stressor, followed by the energetic impacts of any injury or behavioural change, and their consequent effects on life processes. As a case study, we assess the sublethal effects of catch and release angling for the European sea bass (Dicentrachus labrax, Moronidae), a popular target species for recreational fishers. The energy budget model described is not intended to replace existing experimental approaches but does provide a simple way to account for sublethal impacts in assessment of the impact of recreational fisheries and aid development of robust management approaches. There is potential to apply our energy budget approach to investigate a broad range of stressors and cumulative impacts for many fish species while also using individual‐based models to estimate population‐level impacts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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