Temporal ecotrophic impacts of fisheries and climate change in the Aegean Sea
Notice bibliographique
Résumé
Mediterranean fisheries face a crisis with rapidly depleting stocks due to overexploitation, exacerbated by various stressors, including climate change, alien species and pollution. To address these challenges, modelling tools like ECOPATH with ECOSIM (EwE) are being used to assess marine ecosystems within the context of the ecosystem-based fisheries management (EBFM). In this study, an ECOSIM model was developed for the Aegean Sea based on a previously developed ECOPATH configuration (calibration period: 2006-2021; projection period: 2022-2050), to assess the current state of the food web and predict future conditions. Forecast scenarios incorporating fisheries and climatic stressors were explored to propose management measures that will ensure fisheries sustainability. The baseline simulation demonstrated a decline in biomass and catch in most functional groups (FGs). Fishing effort reduction scenarios led to biomass increase in several FGs, but resulted in lower catches. Climate scenarios with sea surface temperature time series from the Intergovernmental Panel on Climate Change triggered varied responses among FGs, with biomass gains observed in the demersal compartment, while the most negatively affected pelagic groups were mackerels and horse mackerels. Combined fisheries and climatic scenarios revealed synergistic effects, emphasizing the complex ecological interactions in the Aegean Sea. Ecological indicators from the ECOIND analysis highlighted losses in the demersal compartment in relation with the fisheries and climate scenarios, while trophic-based indices exhibited the most notable variations, suggesting cascading effects in the food web. The findings of this study will provide valuable insights for fisheries management and climate adaptation strategies in the Aegean Sea.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».