Rebuilding Mediterranean marine resources under climate change
Notice bibliographique
Résumé
The Mediterranean Sea ranks among the most overexploited and fastest-warming ocean regions. This situation calls for urgent development of global change scenarios and models of marine biodiversity to anticipate changes and support ecosystem-based management strategies across the entire Mediterranean Sea. Using a new end-to-end modelling chain for the whole Mediterranean Sea, we explored the potential effects of changes in fishing pressure on marine resources and ecosystem structure and functioning under a worst-case climate change scenario (RCP8.5). We found that a decrease in fishing mortality or an improvement in fishing selectivity could increase the total biomass and total catch of high trophic level species by the middle and end of the 21st century, especially the biomass of demersal, large pelagic and benthic species, thereby reversing the projected climate-induced decrease in their biomass and catch by the end of the century in the western Mediterranean basin. In contrast, climate change could offer opportunities for some eastern Mediterranean fisheries to increase catches of thermophilic and/or exotic species benefiting from new favourable environmental conditions. Based on a suite of ecological indicators, our results indicated clear positive effects of a more sustainable fisheries management on ecosystem structure and functioning. However, a decrease in fishing pressure may not fully compensate for climate-induced changes on marine resources and ecosystems, but rather buffer some projected negative impacts. Our study highlights the need for a more sustainable exploitation of fisheries resources to restore marine ecosystems and increase their resilience in a global change context.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».