Are we heading towards a global decrease in coregonine catches?
Notice bibliographique
Résumé
Coregonines have specific ecological needs, making them potentially very vulnerable to changes in lake conditions. A contemporary concern is that many lakes worldwide are experiencing environmental changes due to anthropogenic pressure and climate warming. Here, we compiled long-term data of coregonine catches from 27 lakes from three continents in the northern hemisphere. Declines in catch were observed in 67% of the lakes during the first two decades of the 21st century, with a significant trend (p-value<0.05) in 44% of the cases. An analysis to determine whether trends are globally linked to environmental conditions and specific lake attributes was carried out on 26 lakes for the period 2000–2019. Several local declines in catches had already been documented in the literature and are likely to be due to local forcing such as nutrients, species invasions and changes in fishing practices. Nevertheless, on a global scale, our results indicate that lakes, which exhibited a significant decrease in catch were larger and more nutrient-poor than other lakes. The rate of change in catches appeared to be related to the trophic state of the lake. The specific effect of warming is difficult to determine during the studied period. When warming occurred outside the period of egg incubation, decreasing trends were more frequently observed in nutrient-poor than in mesotrophic lakes. In conclusion, our findings suggest that achieving oligo- or ultraoligotrophic conditions, as required in developed countries to control phytoplankton blooms and enhance water quality, could pose significant challenges for future management of coregonine fisheries.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».