Conservation risks and portfolio effects in mixed‐stock fisheries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish biodiversity sustains the resilience and productivity of fisheries, yet this biodiversity can be threatened by overharvest and depletion in mixed‐stock fisheries. Thus, the biodiversity that provides benefits may also make sustainable resource extraction more difficult, a key challenge in fisheries management. We simulated a mixed‐stock fishery to explore relationships between different dimensions of biodiversity and fishery performance relative to conservation and fishery objectives. Different dimensions of biodiversity (number of stocks, evenness, asynchrony among stocks, heterogeneity in stock productivity) exacerbated trade‐offs between fishery and conservation objectives. For example, fisheries targeting stock‐complexes with greater asynchrony, and to a lesser extent richness, had greater stability in harvest through time but also greater risks of overfishing weak stocks and reduced yield compared to less biodiverse stock‐complexes. These trade‐offs were ameliorated by increasing management control—the capacity of fishery managers to harvest specific stocks. To explore these trade‐offs in real‐world fisheries, we contrasted the fishing and population status of individual stocks within three major mixed‐stock sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka , Salmonidae) fisheries—Bristol Bay, Fraser River, and Skeena River. In general, the fisheries with lower management control had individual stocks that were more often being over‐ or under‐fished, compared with those with higher management control, though variation among regions in biodiversity, scale of management, and magnitude of habitat alteration likely also contribute to these relationships. Collectively, our findings emphasize that there is a need to extract less or regulate better in order to conserve and benefit from biodiversity in fisheries and other natural resource management systems.
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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 | 0,000 |
| 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 ».