Ecosystem-Scale Biodiversity in Fisheries Life Cycle Impact Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The impact of fisheries was recently operationalised in Life Cycle Assessment, accounting for effects on individual exploited species at both regional and global scales. Now, this emergent pathway is expanded to the ecosystem scale by incorporating additional indirect impacts associated with fishing through the integration of ecosystem dynamics. The methodology combines a novel coupling of dynamic ecosystem modeling and species sensitivity distribution curves to quantify fisheries effects on marine biodiversity, using an adaptation of the USEtox effect factor modeling that assesses community-scale ecotoxicity impacts. Innovative elements include the incorporation of indirect effects through a fished community via predator–prey interactions, and a bidirectional threshold interval that captures both potential population depletion and expansion dynamics resulting from exploitation. A proof of concept is presented in the Adriatic Sea, deriving novel midpoint characterization factors for 26 exploited functional groups, with impacts reported in potentially affected fraction (PAF) units. Impact values are spread over 6 orders of magnitude (1.58× 10 –7 PAF small/medium rays −2.16 × 10 –1 PAF small pelagic fish), validating the operability of the approach. Methodological choices and assumptions introduced by the novel approach are discussed. The original combination of modeling tools employed in this characterization approach contributes to the progressive enhancement of the fisheries impact pathway and how biodiversity loss is considered in life cycle impact assessment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».