Ghosts of the deep – Biodiversity, fisheries, and extinction risk of ghost sharks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ghost sharks (subclass Holocephali) remain a largely data‐poor group of cartilaginous fishes. The general paucity of attention may partially be related to identification and unresolved taxonomic issues, occurrence in the deep oceans, and their low value and interest in fisheries (which some notable exceptions). Here, we synthesize and assess the extinction risk of all known extant ghost sharks (52 species) by applying the IUCN Red List of Threatened Species Categories and Criteria. Ghost sharks have a low proportion of threatened (8%) and Near Threatened (8%) species, with most species (69%) assessed as Least Concern. The group still exhibits some data deficiency (15%), and biological information is lacking for most species. Endemism is high, with 37% of species known from only one location or one country. Species richness was highest in the Northeast Atlantic, off the northwest coast of Africa (Morocco to Mauritania), the East China Sea, New Zealand and off the northwest coast of South America (Ecuador and Peru). Ghost sharks are predominately taken as by‐catch, but some targeted fishing and/or retention for the liver oil trade occurs. Species‐specific reporting, monitoring and management are required to assess population trends, and further investigation is needed on trade and use, particularly for higher risk species including the sicklefin chimaeras (genus Neoharriotta ) and the American Elephantfish ( Callorhynchus callorhynchus , Callorhinidae).
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».