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Enregistrement W4405056567 · doi:10.1126/science.adn1477

Ecological erosion and expanding extinction risk of sharks and rays

2024· article· en· W4405056567 sur OpenAlexaff
Nicholas K. Dulvy, Nathan Pacoureau, Jay H. Matsushiba, Helen F. Yan, Wade J. VanderWright, Cassandra L. Rigby, Brittany Finucci, C. Samantha Sherman, Rima W. Jabado, John K. Carlson, Riley A. Pollom, Patrícia Charvet, Caroline M. Pollock, Craig Hilton‐Taylor, Colin A. Simpfendorfer

Notice bibliographique

RevueScience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésOverfishingThreatened speciesHabitat destructionIUCN Red ListFishingPopulationEcologyFisheryBiodiversityExtinction (optical mineralogy)GeographyHabitatEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The true state of ocean biodiversity is difficult to assess, and there are few global indicators to track the primary threat of overfishing. We calculated a 50-year Red List Index of extinction risk and ecological function for 1199 sharks and rays and found that since 1970, overfishing has halved their populations and their Red List Index has worsened by 19%. Overfishing the largest species in nearshore and pelagic habitats risks loss of ecomorphotypes and a 5 to 22% erosion of functional diversity. Extinction risk is higher in countries with large human coastal populations but lower in nations with stronger governance, larger economies, and greater beneficial fisheries subsidies. Restricting fishing (including incidental catch) and trade to sustainable levels combined with prohibiting retention of highly threatened species can avert further depletion, widespread loss of population connectivity, and top-down predator control.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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