Accounting for direct and indirect cumulative effects of anthropogenic pressures on salmon- and herring-linked land and ocean ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Salmon and herring support both land and ocean predators and are critical to ecosystem resilience. Their linkages across land and sea realms make them highly susceptible to human activities, which can have flow-on effects up the food web. We quantify and compare the potential cumulative effects of human-driven pressures on interdependent species in salmon- and herring-linked ecosystems of western Canada using a risk assessment methodology. Adding indirect risks resulted in 68% greater total risks for land species than for direct risk alone, versus 15% for marine species. Inclusion of climate change pressures resulted in the greatest change in risk for low trophic marine species and habitats (greater than 25% increase). Forestry-related pressures accounted for the highest risk to all species and projected management of these pressures resulted in a total reduction of risk across all ecosystem components that was more than 14% greater than management of fisheries pressures. Ignoring land food web linkages and pressures underestimated cumulative risk by more than 40% for salmon and herring. This simple framework can be used to evaluate potential risk of existing human uses and future change to inform immediate management of linked land-sea ecosystems and help species avoid the 'death by a thousand cuts'. This article is part of the theme issue 'Nurturing resilient marine ecosystems'.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».