Climate change to drive increasing overlap between Pacific tuna fisheries and emerging deep-sea mining industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In ocean areas beyond national jurisdiction, various legal regimes and governance structures result in diffused responsibility and create challenges for management. Here we show those challenges are set to expand with climate change driving increasing overlap between eastern Pacific tuna fisheries and the emerging industry of deep-sea mining. Climate models suggest that tuna distributions will shift in the coming decades. Within the Clarion-Clipperton Zone of the Pacific Ocean, a region containing 1.1 million km 2 of deep-sea mining exploration contracts, the total biomass for bigeye, skipjack, and yellowfin tuna species are forecasted to increase relative to today under two tested climate-change scenarios. Percentage increases are 10–11% for bigeye, 30–31% for skipjack, and 23% for yellowfin. The interactions between mining, fish populations, and climate change are complex and unknown. However, these projected increases in overlap indicate that the potential for conflict and resultant environmental and economic repercussions will be exacerbated in a climate-altered ocean. This has implications for the holistic and sustainable management of this area, with pathways suggested for closing these critical gaps.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».