Scientific progress made towards bridging the knowledge gap in the biology of Mediterranean marine fishes
Notice bibliographique
Résumé
The Mediterranean Sea is a renowned biodiversity hotspot influenced by multiple interacting ecological and human forces. A gap analysis on the biology of Mediterranean marine fishes was conducted in 2017, revealing the most studied species and biological characteristics, as well as identifying knowledge gaps and areas of potential future research. Here, we updated this gap analysis five years later by reviewing the literature containing information on the same eight biological characteristics, namely length-weight relationships, growth, maximum age, mortality, spawning, maturity, fecundity and diet, for the 722 fish species of the Mediterranean Sea. The results revealed a considerable knowledge gap as 37% of the species had no information for any of the studied characteristics, while 13% had information on only one characteristic. Out of all the biological characteristics, the smallest knowledge gap was found in the length-weight relationships (studied for 51% of the species, mainly in the eastern Mediterranean), while the least studied characteristic was mortality (studied for 10% of the species). The western and eastern Mediterranean Sea were leading forces in data collection exhibiting the narrowest gaps between current and desired knowledge. The most studied species across the entire region were the highly commercial European hake (Merluccius merluccius), red mullet (Mullus barbatus), European anchovy (Engraulis encrasicolus), European pilchard (Sardina pilchardus), common pandora (Pagellus erythrinus), and annular seabream (Diplodus annularis). The knowledge gap has shrunk by 6% during the last five years, with 40 new species having at least one study on their biology. Moreover, research has slightly shifted towards species that have been traditionally neglected, e.g., sharks, rays and chimaeras (chondrichthyans). It is recommended that research becomes less focused on commercial species and more targeted towards the identified gaps, vulnerable species (e.g., deep-sea species and chondrichthyans) and species that could potentially pose a threat (e.g., non-indigenous species) to the ecosystems of the everchanging Mediterranean Sea.
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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 | 0,018 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».