MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408824660 · doi:10.5194/oos2025-868

What Do We Really Know About The Ecological Impacts Of Bottom Trawling? 

2025· preprint· en· W4408824660 sur OpenAlexaff
Sarah J. Foster, Joana De Capitani, Syd J. Ascione, I. L. Boyd, Amanda C. J. Vincent

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrawlingFisheryBottom trawlingTop-down and bottom-up designEcologyEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementFishingEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the array of concerns about bottom trawling – and the many attempts to provide reassurance about its sustainability – it is surprising and worrying how little we know about the effects of these fisheries on ocean spaces and species. Our study uncovers critical gaps in our understanding of the global impact of bottom trawling on marine ecosystems, highlighting the challenges these knowledge deficiencies pose for effective environmental, social, and economic management. Our extensive literature survey reveals significant skews in global understanding of the ecological impacts of bottom trawling, in four respects. First, just 164 of the 4000 bottom trawling related papers and reports we screened focused on the gears’ ecological impacts (~4%). Second, relevant assessments have been biased toward the global north (90% of studies), especially the North Atlantic Ocean (48%) and the Mediterranean (21%), despite the majority of BT pressure occurring in the global south. Third, most papers focused on impacts to marine organisms (85%) rather than habitats (30%), with some overlap. Fourth, invertebrates (particularly epifauna) received more attention than vertebrates (56 and 38%, respectively), whereas studies of habitats were more evenly distributed across biogenic and non-biogenic substrates. In all primary research that we surveyed, under one-third of the studies explored impacts of bottom trawling on fish. However, our deep dive into FAO reports (n=2852 studies reviewed and 200 retained), complemented by primary literature (n=36 papers) for data-deficient regions, has so far documented at least 3053 fish species caught by bottom trawlers in national waters (four times previous estimates), spanning 1050 genera, 313 families, 72 orders, and 5 classes. The real number will be greater, as studies predominantly documented medium to large-bodied species (mean max length = 68 ± 3 cm), some studies mentioned unrecorded species, and key bottom trawling regions were underrepresented in FAO reports. About one-tenth of species caught by bottom trawls are assessed as threatened on the IUCN Red List, and 51% as Least Concern. However, 38% were Data Deficient or had not yet been assessed. Our research underscores the pressing need to address the limitations and imbalances in our understanding of the ecological impacts of bottom trawls. These biases and gaps in our understanding means we are allowing bottom trawling without adequate information on the challenges it is posing – placing the burden of proof on ocean ecosystems and ocean dependent people. We advocate for a more representative – and thus holistic – analysis of bottom trawling that encompasses a wider range of regions and taxa. Full understanding is vital to determining the role of bottom trawling in a sustainable ocean future. After all, we cannot manage what we do not know.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0090,023
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMarine and fisheries research→Travaux en français237 207→