Challenges for Diadromous Fishes in a Dynamic Global Environment
Notice bibliographique
Résumé
<em>Abstract</em>.-An evaluation of the history of efforts to reverse the long-term decline of Pacific salmon in western North America provides instructive policy lessons for the potential recovery of diadromous fishes throughout the world. From California to southern British Columbia, wild runs of Pacific salmon have universally declined and many have disappeared. Billions have been spent in so-far failed attempts to reverse the decline in response to the requirements of the U.S. Endangered Species Act, the Canadian Species at Risk Act, or other laws or policies. The annual expenditure of hundreds of millions of dollars continues, but a sustainable future for wild salmon in this region of North America remains elusive. Despite documented public support for restoring wild salmon, the long-term prognosis for a sustainable future appears problematic. After considering various policy options to increase the numbers of wild salmon and other diadromous species, the major lessons learned were (1) the rules of commerce, especially trends in international commerce and trade, tend to put relentless downward pressure on their numbers; (2) competition for critical natural resources, especially for high quality water, will continue to be great and will work to constrain the numbers of most diadromous species; (3) the aggregate demands of humans will continue to swell, thus tending to limit the available habitat for diadromous species; (4) individual and collective preferences directly determine the future of diadromous species, and there appears to be little indication of a massive and widespread change in those individual and collective preferences; (5) there is an almost insurmountable tendency on the part of elected and appointed officials to avoid explicitly confronting difficult, divisive ecological policy issues; and (6) there is a systematic, often subtle, pressure on fisheries scientists, managers, and analysts to avoid explicitly conveying unpleasant facts to the public, senior bureaucrats, and elected or appointed officials. Fisheries biologists and others continue to craft restoration plans, but an easy, effective approach has yet to emerge that will actually restore and sustain most runs of wild salmon in the region. For most diadromous fishes, restoration options exist that offer both ecological viability and appreciably reduced social disruption, but these options also tend to have more modest restoration objectives.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».