Gap Analysis on the Biology of Marine Fishes Across European Seas
Notice bibliographique
Résumé
This review evaluates the current knowledge of essential biological traits (diet, fecundity, maturity, length-weight relationships, spawning, growth, lifespan, and natural mortality) of marine fishes across European and adjacent waters. These traits are crucial for ecosystem modeling and stock assessments. Using data from FishBase, the largest and most comprehensive database on fishes, a gap analysis was performed to identify areas of research focus and the corresponding gaps that require further study. Biological data coverage is strong in the Baltic and North Seas but moderate in the Adriatic, Aegean, Biscay, Celtic, Levantine, and western Mediterranean Seas. Well-documented species include the European conger (Conger conger), thornback ray (Raja clavata), and transparent goby (Aphia minuta) which are reported from all areas. The narrowest knowledge gaps concern length-weight relationships, followed by spawning and growth, while natural mortality and fecundity are the least studied biological characteristics. Regional variations exist, particularly for protected species. Future research should focus on filling gaps by addressing overlooked species (bycatch and discarded species) and traits such as natural mortality and fecundity, with special attention to vulnerable groups like sharks and rays. Expanding biological data coverage will reduce uncertainties in stock assessments and improve ecosystem models, two widely used tools for sustainable fisheries management and marine conservation.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».