Net negative nutrient yields in a bait-consuming fishery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efforts to achieve sustainable food systems are impeded by inefficiencies associated with the use of agricultural land and resources to grow feed for animals, rather than food for direct consumption by people. In contrast, the unspoken assumption about fisheries, which are a key source of protein and micronutrients, is that they are inherently net-positive producers of food, as they appear to require no intentional inputs of resources that could otherwise be directly consumed by people. However, this assumption may not hold true for all fisheries. One such fishery is the Maine fishery for American lobster (Homarus americanus), which for decades has used substantial amounts of Atlantic herring (Clupea harengus) as bait in its traps. Here, we evaluate the Maine lobster fishery’s production of a suite of nutrients both before and after consideration of its use of Atlantic herring as bait. Despite several sources of uncertainty, our results indicate that the Maine lobster fishery has likely been a net consumer of multiple nutrients in recent years. This stems from both the scale of herring bait use in the lobster fishery, and from herring’s comparatively high edible biomass yield and nutrient content. To our knowledge, this is the first example of a fishery consuming more nutrients, through bait, than it produces through landings. Identifying and addressing such inefficiencies will ensure that fisheries contribute to sustainable food production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».