Multiple lines of evidence highlight the dire straits of yellowfin tuna in the Indian Ocean.
Notice bibliographique
Résumé
Yellowfin tuna (Thunnus albacares) are highly valued pelagic fisheries target species. Regional fisheries management organizations (RFMOs) are the principal mechanism that manage yellowfin tuna fisheries. Determining changes in population abundances is crucial for effective conservation and management. We use multiple methods for monitoring biomass trends and evaluating the status of yellowfin tuna in each ocean basin and show how additional, multiple lines of evidence can enhance our understanding of the conservation and exploitation status of this species. Our analysis of regional biomass trajectories and Catch-MSY++ assessments corroborate the findings of the most recent RFMO stock assessments suggesting yellowfin tuna in the Indian Ocean are in critical condition, while the Eastern Pacific yellowfin tuna population shows the lowest levels of exploitation. These results are supported by fisheries-independent data from baited remote underwater video systems (BRUVS), showing that the Indian Ocean yellowfin tuna population is the least common, least abundant, and smallest across all oceans. Our findings support previous claims of systematic and widespread overfishing of yellowfin tuna in the Indian Ocean and thus confirm calls to reduce current fishing levels to ensure the long-term viability of the species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».