The Cumulative Effects of Fishing, Plankton Productivity, and Marine Mammal Consumption in a Marine Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
The marine ecosystem off British Columbia (BC), Canada, has experienced various changes in the last two decades. Understanding how stressors interactively and cumulatively affect commercially important fish species is key to moving towards ecosystem-based fisheries management. Because it is challenging to assess the cumulative effects of multiple stressors by using empirical data alone, a dynamic, individual-based spatially-explicit ecosystem modeling platform such as OSMOSE represents a valuable tool to simulate ecological processes and comprehensively evaluate how stressors cumulatively impact modelled species. In this study, we employed OSMOSE to investigate the cumulative effects of fishing, plankton biomass change, and marine mammal consumption on the dynamics of some fish species and the BC marine ecosystem as a whole. We specifically simulated ecosystem dynamics during the last 20 years under two sets of scenarios: (1) unfavorable conditions from the perspective of commercial fish species (i.e., doubling fishing rates, halving plankton biomass, and doubling marine mammal biomass, acting individually or collectively); and (2) favorable conditions with the three factors having opposite changes (i.e., halving fishing rates, doubling plankton biomass, and halving marine mammal biomass, acting individually or collectively). Our results indicate that, under unfavorable conditions, the degree to which species biomass was reduced varied among species, and that negative synergistic and negative dampened effects were dominant under historical and doubled fishing mortality rates, respectively. Under favorable conditions, species biomasses did not increase as much as expected due to the existence of complex predator-prey interactions among fish species, and positive synergistic and positive dampened effects were prevailing under historical and halved fishing mortality rates, respectively. The ecosystem total biomass and the biomass to fisheries yield ratio were found to be good ecological indicators to represent ecosystem changes and track the impacts from the multiple drivers of change. Our research provides insights on how fisheries management should adapt to prepare for potential future impacts of climate change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».