MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410140362 · doi:10.1126/sciadv.ads2902

The global footprint of drifting fish aggregating devices

2025· article· en· W4410140362 sur OpenAlexaff
Laurenne Schiller, Nidhi G. D’Costa, Boris Worm

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensCarleton UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTunaFishingFisheryFootprintBycatchEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tuna are among the world's most valuable marine life and have long been exploited by industrial fisheries. Increasingly, tuna fishing companies have shifted from targeting free-swimming fish to using drifting fish aggregating devices (dFADs): satellite-tracked rafts that move with currents while accumulating fish below. Here, we estimate the global footprint of these devices and track 30 years of progress to mitigate impacts. We estimate that 1.41 million dFAD buoys were released between 2007 and 2021, drifting across at least 134 million square kilometers, or 37% of Earth's ocean surface. Lost dFADs have stranded in 104 maritime jurisdictions, contributing to coastal pollution and damaging sensitive habitats. Regulatory progress has been made to address data quality, entanglement, and pollution but concerns over unregulated dFAD deployments, unsustainable bycatch, and weak industry accountability persist. Our results demonstrate that the cumulative environmental footprint of dFADs reaches far beyond tuna fishing grounds and remains inadequately mitigated at the global scale.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience AdvancesMême sujetMarine and fisheries researchTravaux en français237 207