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Enregistrement W4316673532 · doi:10.7717/peerj.14681

Hard-bottom habitats support commercially important fish species: a systematic review for the North Atlantic Ocean and Baltic Sea

2023· review· en· W4316673532 sur OpenAlexaff
Hugo Flávio, Rochelle D. Seitz, David B. Eggleston, Jon C. Svendsen, Josianne Støttrup

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesFiskeristyrelsenEuropean Maritime and Fisheries FundInternational Council for the Exploration of the SeaEuropean Cooperation in Science and TechnologyNorth Carolina State UniversityVelux StiftungVattenfall
Mots-clésFisheryOceanographyHabitatBaltic seaFish <Actinopterygii>GeographyEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hard-bottom habitats span a range of natural substrates ( e.g. , boulders, cobble) and artificial habitats ( e.g. , the base of wind turbines, oil platforms). These hard-bottom habitats can provide a variety of ecosystem services, ranging from the enhancement of fish biomass and production to providing erosion control. Management decisions regarding the construction or fate of hard-bottom habitats require information on the ecological functions of these habitats, particularly for species targeted in ecosystem-based fisheries management. This study provides a systematic review of the relationships of various hard-bottom habitats to individual commercially harvested species that are managed jointly across the Atlantic by the International Council for the Exploration of the Sea (ICES). We systemically reviewed peer-reviewed publications on hard-bottom habitats including both natural and artificial reefs, after applying various exclusion criteria. Most studies were conducted on near-shore hard-bottom habitats, and habitat importance varied according to fish species and region. We quantified the frequency with which studies demonstrate that natural and artificial hard-bottom habitats function as spawning grounds, settlement and nursery areas, and foraging grounds, as well as provide stepping-stones during migration, or new home ranges. Hard-bottom habitats generally support higher fish densities than surrounding habitat types, although not all fish species benefit from hard-bottom habitats. Of the commercially important species, cod ( Gadus morhua ) was the most frequently studied species, with enhanced biomass, density, feeding, and spawning on hard-bottom habitats compared to unstructured habitats. Moreover, hard-bottom habitats appear to be of particular importance for spawning of herring ( Clupea harengus ). Collectively, data indicate that loss of hard-bottom habitats may translate into less-favourable conditions for spawning and biomass of diverse commercial species, including cod and herring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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