Physiological biomarkers and fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The benefits of physiological biomarkers, knowledge and concepts are well-established in fish and wildlife management as they confer the ability to understand mechanistic processes, identify cause-and-effect relationships, and develop predictive models. Although this approach is gaining momentum in the context of species conservation, the use of physiological biomarkers in exploited marine fish stock management and recovery plans remains relatively rare. Here, we present five essential issues to consider to implement physiological biomarkers in fisheries management: (i) choice of relevant biomarkers that have a well-known mechanistic basis, (ii) identification of species-specific biomarkers reflecting a meaningful timespan for management, (iii) selection of biomarkers compatible with data collection during routine scientific fisheries surveys, (iv) use of biomarkers as early-warning signals and complementary indicators of population-level changes in life history traits and (v) how physiological biomarkers may help to refine long-term population dynamic projections under climate change and management scenarios. Overall, if based on well-established mechanisms linked to individuals’ fitness, a focus on physiological biomarkers should help to better understand the mechanisms behind stock declines, changes in stock characteristics, and thus more efficiently manage marine fisheries and conserve populations. As this approach is transferable among species, locations, and times, the integration of physiological biomarkers in fisheries science has the potential to more broadly enhance assessments and management of fish stocks.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».