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Enregistrement W4389827580 · doi:10.1101/2023.12.15.571896

Downscaling global reference points to assess the sustainability of local fisheries

2023· preprint· en· W4389827580 sur OpenAlexaff
Jessica Zamborain‐Mason, Sean R. Connolly, M. Aaron MacNeil, Michele L. Barnes, Andrew G. Bauman, David A. Feary, Víctor Huertas, Fraser A. Januchowski‐Hartley, Jacqueline Lau, Michalis Mihalitsis, Joshua E. Cinner

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAkershus Universitetssykehus
Mots-clésOverfishingFisheryFishingCoral reefCoral reef fishReefDownscalingMarine protected areaSustainabilityContext (archaeology)Environmental scienceEnvironmental resource managementGeographyClimate changeEcologyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multispecies coral reef fisheries are typically managed by local communities who often lack research and monitoring capacity, which prevents estimation of well-defined sustainable reference points to perform locally relevant fishery assessments. Recent global advances in modelling coral reef fisheries have developed pathways to use environmental indicators to estimate multispecies sustainable reference points. These global reference points are a promising tool for assessing data-poor reef fisheries but need to be downscaled to be relevant to resource practitioners. Here, using a small-scale multispecies reef fishery from Papua New Guinea, we estimate sustainable reference points and assess the sustainability of the fishery by integrating global-scale analyses with local-scale environmental conditions, fish catch, reef area, standing biomass estimates, and fishers’ perceptions. We found that assessment results from global models applied to the local context of our study location provided results consistent with local fishers’ perceptions. Specifically, our downscaled results suggest that the fishing community is overfishing their reef fish stocks (i.e., catching more than can be sustained) and stocks are below B MMSY (i.e., below biomass levels that maximize production), making the overall reef fishery unsustainable. These results were consistent with fisher perceptions that reef fish stocks were declining in abundance and mean fish length, and that they had to spend more time finding fish. Our downscaled site-level assessment reveals severe local resource exploitation, whose dynamics are masked in national-scale assessments, emphasizing the importance of matching assessments to the scale of management. More broadly, our study shows how global reference points can be applied locally when long-term data are not available, providing baseline assessments for sustainably managing previously un-assessed multispecies reef fisheries around the globe.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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