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Enregistrement W3185007177 · doi:10.1016/j.cub.2021.06.067

Micronutrient supply from global marine fisheries under climate change and overfishing

2021· article· en· W3185007177 sur OpenAlexaff
Eva Maire, Nicholas A. J. Graham, M. Aaron MacNeil, Vicky W. Y. Lam, James P. W. Robinson, William W. L. Cheung, Christina C. Hicks

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverfishingBiologyMicronutrientFisheryClimate changeNatural resource economicsEcologyFish <Actinopterygii>Economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations75
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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