Fishery catch is affected by geographic expansion, fishing down food webs and climate change in Aotearoa, New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Historical fishing effort has resulted, in many parts of the ocean, in increasing catches of smaller, lower trophic level species once larger higher trophic level species have been depleted. Concurrently, changes in the geographic distribution of marine species have been observed as species track their thermal affinity in line with ocean warming. However, geographic shifts in fisheries, including to deeper waters, may conceal the phenomenon of fishing down the food web and effects of climate warming on fish stocks. Fisheries-catch weighted metrics such as the Mean Trophic Level (MTL) and Mean Temperature of the Catch (MTC) are used to investigate these phenomena, although apparent trends of these metrics can be masked by the aforementioned geographic expansion and deepening of fisheries catch across large areas and time periods. We investigated instances of both fishing down trophic levels and climate-driven changes in the geographic distribution of fished species in New Zealand waters from 1950-2019, using the MTL and MTC. Thereafter, we corrected for the masking effect of the geographic expansion of fisheries within these indices by using the Fishing-in-Balance (FiB) index and the adapted Mean Trophic Level (aMTL) index. Our results document the offshore expansion of fisheries across the New Zealand Exclusive Economic Zone (EEZ) from 1950-2019, as well as the pervasiveness of fishing down within nearshore fishing stock assemblages. We also revealed the warming of the MTC for pelagic-associated fisheries, trends that were otherwise masked by the depth- and geographic expansion of New Zealand fisheries across the study period.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».