Editorial: How overfishing handicaps resilience of marine resources under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic How overfishing handicaps resilience of marine resources under climate changeIt is now clear to most scientists and many non-scientists that Climate Change (CC) is altering ocean physics and chemistry, thereby affecting the ecology and biology of marine life.These changes in turn impact ocean economics and the lives and livelihoods of millions of people who depend on it.Independent and IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) researchers have been developing this knowledge for decades (e.g., Cheung et al., 2010;Sumaila et al., 2011;Bopp et al., 2013;Pörtner et al., 2019).In recent years, scientists and the world have come to realise that the interaction between CC and the ocean and its dependent economies are not unidirectional but bidirectional.That is, it is not just that CC impacts ocean life and related economies, but ocean economic activities also contribute to carbon emission and therefore CC.To demonstrate the latter in terms of fish and fisheries, researchers at the University of British Columbia in collaboration with the environmental NGO, Our Fish, launched a Research Topic to see if we could show that addressing overfishing is also in effect climate action.Over 40 scholars collaborated to author nine papers in this Research Topic entitled "How Overfishing Handicaps Resilience of Marine Resources Under Climate Change".We describe here the highlights of each paper with the goal of whetting the appetite of the reader to dig deeper into our findings by reading the papers in full.In the opening paper in the Research Topic, Sumaila and Tai explain how ending overfishing can increase the resilience of the ocean to CC.The authors conducted a literature review and analysis, and concluded that (i) marine fish stocks are overfished in many parts of our oceans; (ii) CC has significant consequences on ocean life; (iii) ending overfishing could make fish stocks more climate resilient; and (iv) fish and fish stocks are like people and more likely to withstand the impact of an attack (e.g., by CC) when they are in a healthy condition to start with.Ferrer et al. make the powerful point that overfishing, often caused by large, subsidised fishing fleets (Sumaila et al., 2021;Skerritt et al., 2023), is a double whammy for small-scale fisheries (SSF).First, it forces people to spend more time burning fuel to search for scarcer, Frontiers in Marine Science frontiersin.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,017 |
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 ».