What Do We Really Know About The Ecological Impacts Of Bottom Trawling?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,020 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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.
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 ».