Impact of Ocean Warming, Overfishing and Mercury on European Fisheries: A Risk Assessment and Policy Solution Framework
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that multiple-environmental stressors are expected to have significant and geographically differential impacts on the health and abundance of marine species. In this paper, we analyze the combined impacts of ocean warming, overfishing and mercury pollution in European waters by projecting the impacts of climatic and non-climate drivers on marine species in European waters. Our findings suggest that the impacts vary widely depending on different species and their mean temperature tolerance (MTT). We find for instance, that more than 5 temperate benthopelagic species including, bobtail squids (Sepiida) frogfishes (Lophius) great Atlantic scallop (Pecten maximus) red mullet (Mullus barbatus barbatus) and common octopus (Octopus vulgaris) are affected (i.e., weakens their resilience to climate change) by the increase in sea surface temperature (SST) under RCP 8.5 in 2050 and 2100. Mercury contamination was estimated to increase in some species (e.g., ∼50% in swordfish), exceeding mercury consumption guideline thresholds (>1 mg/kg). This negative impact may limit the capacity of fisheries and marine ecosystem to respond to the current climate induced pollution sensitivity. An implication of our study is that the international community should strengthen a global ban on mercury emissions under the mandate of the Minamata Convention, comparable to the United Nations framework for persistent organic pollutant emission sources. Ongoing global efforts aimed at minimizing carbon footprint and mercury emissions need to be enhanced in concert with a reduction in fishing intensity to maintain effective conservation measures that promote increased resilience of fisheries to climate change and other stressors.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».