Evaluating ecosystem caps on fishery yield in the context of climate stress and predation
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem-based fisheries management strives to account for species interactions and ecosystem processes in natural resource management and conservation. In this context, ecosystem-wide caps on total fishery catches have been proposed as one tool to manage multispecies fisheries with an ecosystem approach. However, determining effective ecosystem caps is complicated because fish stock production is influenced by environmental conditions, species interactions, and fishing. Consequently, the implementation of ecosystem caps in fisheries management frameworks remains uncommon. We investigated whether ecosystem caps should account for climate variability and for predator-prey dynamics to achieve management objectives in complex marine ecosystems. We considered the example of the Gulf of Alaska (United States), a North Pacific large marine ecosystem where annual groundfish catches are managed using an "optimum yield" ecosystem cap of 800,000 t. We simulated multispecies yield of the 12 most abundant and commercially valuable groundfish stocks under selected climate and fishing scenarios using an end-to-end marine ecosystem model (Atlantis), which accounts for predator-prey and ecosystem dynamics. We found that total groundfish yield was never projected to exceed the 800,000 mt optimum yield cap across scenarios and fishing mortalities. Projected climate change led to decreased groundfish yield, and predation from the underexploited groundfish predator arrowtooth flounder (Atheresthes stomias) led to foregone catches. Groundfish removals had negative indirect effects on groundfish predators, despite total yield never exceeding the optimum yield cap, highlighting that an ineffective cap may not protect non-target species. These results suggest that the optimum yield cap currently used in the Gulf of Alaska may be too high to constrain groundfish catches under future climate change and low exploitation rates of predators. We propose that ecosystem caps should be reviewed when environmental conditions, stock productivity, or species interactions change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».