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Enregistrement W3158368298 · doi:10.3389/fmars.2021.646733

Appraising the Status of Fish Community Structure in the Yellow Sea Based on an Indicator-Testing Framework

2021· article· en· W3158368298 sur OpenAlexaff
Yuru Li, Shuyang Ma, Caihong Fu, Yongjun Tian, Jianchao Li, Peng Sun, Zhenjiang Ye, Liu Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China-Shandong Joint FundKey Technology Research and Development Program of ShandongNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSpecies evennessTrophic levelEnvironmental scienceFishingPelagic zoneClimate changeRobustness (evolution)FisheryEcosystemFisheries managementMarine ecosystemEcological indicatorEcologyEnvironmental resource managementBiologySpecies diversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fish community structure (FCS) of the Yellow Sea (YS) is affected by multiple pressures. Quantifying the responses of indicators of FCS (IFCSs) to pressures is a key aspect of ecosystem-based fisheries management. Quantitative methodology has hitherto been rarely applied to evaluate the performance of ecological indicators in response to physical and anthropogenic pressures and management actions. In this study, we adopted a quantitative and flexible framework to quantify the performance of IFCSs in the YS as well as to identify a suite of operational IFCSs to evaluate the status of the FCS via two state-space approaches. A total of 22 IFCSs were tested for their responses to three types of pressures including anthropogenic activities (fishing), large-scale climate change, and regional environmental variables. Our results indicate that the majority of IFCSs have good performance in terms of sensitivity in their responses to pressures, but weak performance in terms of robustness. The IFCSs tend to respond stronger to fishing than to large-scale climatic indices and regional environmental indices both in terms of sensitivity and robustness. A final indicator suite of five best-performing IFCSs was identified. The five IFCSs include total catch (ToC), mean trophic level (MTL), the ratio of catch of large predatory groups to total catch (LPC/ToC), mean temperature of catch (MTC) [or alternatively catch of small pelagic groups (SPC)], and functional evenness based on thermal groups (T-J′FD), all of which show regime shift patterns consistent with climate change. Compared to a reference period (1960–1964), the status of the current FCS has been obviously changed, and the long-term trajectories of the final indicator suite is consistent with that of fishing pressure. This study demonstrates the applicability of the indicator-testing framework in appraising the status of FCS, and facilitates moving towards ecosystem-based fisheries management in the YS.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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