Micronutrient supply from global marine fisheries under climate change and overfishing
Notice bibliographique
Résumé
Fish are rich in bioavailable micronutrients, such as zinc and iron, deficiencies of which are a global food security concern. 1 , 2 Global marine fisheries yields are threatened by climate change and overfishing, 3 , 4 yet understanding of how these stressors affect the nutrients available from fisheries is lacking. 5 , 6 Here, using global assessments of micronutrient content 2 and fisheries catch data, 7 we investigate how the vulnerability status of marine fish species 8 , 9 may translate into vulnerability of micronutrient availability at scales of both individual species and entire fishery assemblages for 157 countries. We further quantify the micronutrient evenness of catches to identify countries where interventions can optimize micronutrient supply. Our global analysis, including >800 marine fish species, reveals that, at a species level, micronutrient availability and vulnerability to both climate change and overfishing varies greatly, with tropical species displaying a positive co-tolerance, indicating greater persistence to both stressors at a community level. 10 Global fisheries catches had relatively low nutritional vulnerability to fishing. Catches with higher species richness tend to be nutrient dense and evenly distributed but are more vulnerable to climate change, with 40% of countries displaying high vulnerability. Countries with high prevalence of inadequate micronutrient intake tend to have the most nutrient-dense catches, but these same fisheries are highly vulnerable to climate change, with relatively lower capacity to adapt. 11 Our analysis highlights the need to consolidate fisheries, climate, and food policies to secure the sustainable contribution of fish-derived micronutrients to food and nutrition security.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».